LA-Edge｜外観検査AIの判定・排出システム
ラインを止めずに、
不良だけを止める。
LA-Edge（エルエーエッジ）
LA-Edgeは、生産ライン上で製品の不良をAIで判定し、PLCに排出の信号を出す装置です。AIモデルはLA-Eyeで作成・改善でき、現場で起きた誤判定を学習し直して、精度を上げ続けられます。
最短30ms
1枚あたりのAI判定（高速機）
4台
1台に接続できるカメラ
PLC連携
DIO・Modbus/TCP（IOモジュール経由）
オフライン
インターネットに接続しなくても稼働
Problems
「やってみたけど、うまくいかなかった」には、共通する理由があります
AIを入れたのに、人の確認が減らない
画像解析AIを入れたが誤検出が多く、AIが止めたものを人が全部見直す運用になった。
誤検出・見逃しの画像をLA-Eyeで素早く学習データにしてAIを改善。人は「例外の確認」に集中できます。
PoCは成功したのに、本番ラインで止まる
PoCの環境ではうまく動いたが、本番ラインの照明やワークのばらつきで誤判定が増えた。調整に専門知識が要り、現場で対応できなかった。
本番ラインで誤判定した画像をLA-Eyeで追加学習し、段階的に精度を上げて本番運用に移行します。
検査がベテラン頼みから抜け出せない
ビジョンカメラを入れたが設定が難しく、結局ベテランの目に頼ったまま。基準が人によって違い、若手に引き継げない。
ベテランの判断を学習データとして蓄積し、判定基準を見える化。LA-Edgeが同じ基準で判定します。
Challenge
外観検査の難しさは、見逃しと過検出の両立にあります
判定を厳しくすると過検出が増え、ゆるくすると見逃しが増えます。
両立を難しくしている、現場の2つの要因
人に頼った検査
基準が人によって違い、結果が安定しない。ベテランが抜けると引き継げない。
環境の変化
照明の条件や製品のロットが変わると、判定の精度が落ちる。
不良の種類・良品との境界のあいまいさ・環境の変化に、一度作ったきりのAIでは追いつけません。
How it works
LA-EyeでAIを育て、LA-Edgeで判定する。現場で育て続けられる外観検査AIです
LA-Edge
現場で判定する
作成したAIモデルで、生産現場でリアルタイムに不良を判定し、PLC連携で排出を制御します。
LA-Eye
AIモデルをつくる
データ管理・教師データ作成・学習・検証に使います。現場で発生した不良の事例を、すぐに学習データに追加できます。
AIを「一度作って終わり」から「現場で育てるもの」へ。学習（LA-Eye）と判定（LA-Edge）を分けることで、安定した運用と高速な処理を両立します。
LA-Eyeを導入して自社でAIを作る方法（内製）と、AIの作成を弊社に任せる方法（委託）を選べます。LA-Eyeについて
Features
良品の登録ではなく、不良の特徴を覚えさせます
高速判定
AI判定は1枚最短30ms。ラインを止めずに判定できます。
PLC連携
判定結果（OK／NG）を排出信号としてPLCに出力。既設のPLCと連携できます。
現場で完結
インターネットに接続しなくても稼働します。標準画面で、現場の担当者が結果の確認や出力の設定を行えます。
良品
不良：食い込み
良品
不良：不良テープ画像はイメージです（実際の製品とは異なります）。
| 不良の特徴を学習する方式（LA-Edge） | 良品を学習する方式（一般的なAI検査ツール） | |
|---|---|---|
| 学習 | 傷・欠け・異物など、不良の特徴を学習する | 良品の画像を登録する |
| 判定 | 学習した特徴と似ているものがあればNG。不良の種類と位置も分かる | 良品と違うところがあればNG |
| 向いている対象 | 形が一定でない製品（不定形）でも、人の目で見て違いが分かる不良 | 見た目が常に一様な製品（定型品）。撮影の位置・角度・照明が毎回同じこと |
| 起きやすいこと | 学習していない種類の不良は見つけにくい | 水滴・テカリ・照明の揺らぎも「違い」としてNGになりやすい |
照明や反射で誤検出が多い現場、形が一定でない製品、不良の種類ごとに排出先を分けたい現場に向いています。
得意な用途
- 形が一定でない製品も含め、人の目で見て違いが分かる検査
- 照明の影響を受けやすい環境での検査
- 水滴や加工面の反射で誤検出が多かった検査
- 複数個を同時に流すラインの検査
- 良否の判定に加えて、不良の種類も特定したい検査
不向きな用途
- 不良の種類を事前に決めることが難しい検査
- 多数の部品が組み付いた電子基板の部品漏れ
- 目視でも確認が難しい超微細な傷、シールの位置ずれ
- 印字された文字のかすれの検知・読み取り
- 寸法や角度などの計測
不向きな用途でも、撮影方法の工夫や別の方式との組み合わせで対応できる場合があります。ご相談ください。
Integration
既設のラインに後付けでき、今のPLCとそのままつながります
| 通信方法 | DIO（デジタル入出力）／Modbus/TCP（いずれもIOモジュール経由） |
|---|---|
| 接続実績 | キーエンス製PLC、WAGO製PLC（いずれもDIOでやりとり） |
| 考え方 | LA-Edge1台につきIOモジュールを1台置き、お客様の既設PLCと連携します。排出の制御ロジックは既存のPLC側に任せるため、PLCの大きな改修は不要です。EtherNet/IPなど、その他の規格はご相談ください。 |
| 後付け | カメラ・照明・LA-Edgeを追加し、PLCと連携。今の構成を大きく変えずに導入できます。 |
| 新設 | AIでの検査を前提に、カメラ・照明の配置から設計できます。 |
カメラ・レンズ・照明の選定もお任せください。「AIが不良を見つけやすい画像」を撮れるかが成功の鍵です。
Speed & Models
AI判定は1枚最短30ms。実機で毎分約240個を処理し、1週間連続で稼働しています
粘着テープの製造ライン（ベルト速度48m/min）で、カメラ4台・1920×1200画素の画像を、撮影から判定まで平均約0.25秒で処理しています。
毎分
約240個カメラ4台での処理能力（実測）
毎時
約1.4万個毎分約240個からの計算
毎月
約230万個1日8時間・月20日稼働での計算
処理能力の目安
| 構成 | 1製品あたり（撮影＋判定） | 処理できる個数 |
|---|---|---|
| 高速機・カメラ1台 | 約0.13秒 | 毎分 約460個 |
| 高速機・カメラ4台 | 約0.25秒 | 毎分 約240個 |
| 標準機・カメラ1台 | 約0.39秒 | 毎分 約150個 |
処理能力は、画像の大きさ・カメラの台数・AIモデルによって変わります。ラインの速度（タクト）をお聞きし、必要な機種と構成をご提案します。処理できる個数の目安は、撮影と判定を1製品ずつ順に行う場合の値です。
ラインの速度に合わせて、2つの機種から選べます
| 標準機 | 高速機 | |
|---|---|---|
| こんな現場に | 1枚あたり0.3秒程度の判定で間に合うライン | 1枚あたり数十msの高速な判定が必要なライン |
| AI判定の目安 | 1枚 約300ms | 1枚 最短30ms |
| カメラ | 4台まで | 4台まで |
| GPU | AI処理用GPUを内蔵（AI性能 40 TOPS） | 専用GPU（メモリ16GB） |
| メモリ | 8GB | 16GB |
| ストレージ | 高耐久SSD 512GB | 高耐久SSD 960GB |
| 大きさ | 小型 約W105×D80×H73mm（ケース込み） | スリム型 約W96×D392×H330mm |
ハードウェアの仕様は、要件や部品の入手状況により変わる場合があります。1台に複数のAIモデルを載せられますが、同時に使えるのは1モデルです。
Applications
さまざまな業種の外観検査に使えます
画像はイメージです化学・素材（粘着テープ）
粘着フィルム・テープの不良検出と排出
鉄鋼業
鉄鋼スラグの大型塊の検知
製紙・フィルム（シート状製品）
シート状製品の異物・欠点の検査
電池材料・フィルム
塗工後のはみ出し・しわの検査
食品・包装
食品の検査、乾燥剤のかみ込み
機械加工
砥石表面の状態の評価（お手入れの時期の判定）
Flow
自社のサンプルで検証してから、導入を判断できます
- 01現場訪問現物を確認しながら、課題と要件をお聞きします
お客様・弊社 - 02カスタムPoCお客様のサンプルでAIを試作し、精度を評価します
お客様・弊社 - 03機器選定カメラ・レンズ・照明・LA-Edgeの機種を選定します
弊社 - 04導入試験現場で改善を回し、実用の精度を確認します
お客様・弊社 - 05本番導入実運用を開始します
お客様
カスタムPoC
約2週間〜1か月画像の受領・着手のご指示から
本番導入まで
本発注から3〜4か月AIモデルの構築・機体の納品・現場での調整を含む
PoCに必要な画像
50〜100点程度から本番運用では約1,000点が目安（不良の難しさにより変わります）
カスタムPoCでは、判定結果の実物・精度の評価レポート・導入構成のご提案までお出しします。PoCで作ったAIモデルは、そのまま本番で活用できます。
FAQ
よくあるご質問
形が毎回異なる製品でも判定できますか？
人の目で見て違いが分かる不良であれば、形が一定でない製品でも判定できます。不良の特徴を学習する方式のため、製品の形や位置が毎回違っても検出できます。
照明や反射による誤検出は起きませんか？
不良の特徴を学習するため、照明の揺らぎや水滴・テカリの影響を受けにくい方式です。撮影機器の選定も弊社が行い、誤判定した画像は追加学習して減らしていきます。
AIが判定を誤ると、不良が流出しませんか？
導入試験で、見逃しと過検出の割合を実際のラインで確認し、お客様と合意した精度に達してから本番運用に移ります。運用中の誤判定は追加学習で改善を続けます。
不良品のサンプルが少なくても検証できますか？
PoCは50〜100点程度の画像から評価できます。必要な量は不良の難しさによって変わるため、PoCで確認してからご判断いただけます。
今のラインを大きく改造する必要はありますか？
カメラ・照明・LA-Edgeを後付けし、今のPLCとIOモジュール経由でつなぎます。排出の制御ロジックはPLC側に任せるため、大きな改修は不要です。
社内にAIの専門家がいなくても運用できますか？
標準画面で判定結果の確認や出力の設定ができます。AIモデルの作成は弊社に任せることもでき、自社で作る場合もノーコードで操作できます。
工場のネットワークにつなぐ場合のセキュリティは大丈夫ですか？
LA-Edgeはインターネットに接続しなくても稼働します。撮影画像はLA-Edgeの中に保存され、社外には出ません。保守のためのリモート接続は、ご要望に応じて設定します。
品種が増えたら、AIを作り直す必要がありますか？
新しい品種や不良の種類は、追加学習で対応できます。LA-Eyeを導入すれば、自社でAIモデルを増やすこともできます。
Contact
まずは、自社のサンプルでお試しください
検査したい製品や、ラインの条件が決まっていなくてもご相談いただけます。
資料を請求する
LA-Edgeの商品説明資料（PDF）を、担当者からメールでお送りします。
相談する・カスタムPoCを申し込む
3営業日以内に担当者からご連絡します。
採用・取材・パートナーシップのお問い合わせはお問い合わせ（会社）からお願いします。