直感的な操作でかんたんに高性能AIが構築できる!システム計画研究所 画像AI「gLupe」

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システム計画研究所は、AI知識不要・1枚の画像で始められる画像AI「gLupe(ジールーペ)」の机上検証ツール(※1)を、2025年3月末まで(※2)の期間限定で、34%割引の特別価格にて提供します。

 

システム計画研究所 画像AI「gLupe」

 

1枚の画像からAI学習

 

システム計画研究所は、AI知識不要・1枚の画像で始められる画像AI「gLupe(ジールーペ)」の机上検証ツール(※1)を、2025年3月末まで(※2)の期間限定で、34%割引の特別価格にて提供。

《特別価格》

gLupe Learning Tool(机上検証用ツール)

通常300,000円 → 198,000円(税込217,800円)

gLupeは、かんたん操作・1枚からのごく少量の画像データで高性能AI学習モデルを構築することができます。

少量多品種の検査にも向いており、多くの導入企業様にてAIの内製化を実現されています。

そして今回、年度末割引キャンペーンを実施することとしました。

机上検証するのに最適なツールgLupe Learning Toolを、特別価格198,000円(税込217,800円)で提供。

AI画像検査システムの本格導入前に、低予算で検証用AI環境を導入いただけます。

(※1) 撮影済みの画像を用いて、机上でAI学習、学習結果のテストを行うためのツール

(※2) 2025年3月21日までに注文、2025年3月31日までに納品のお客様限定

■gLupeの特長

gLupeは、製造業の検査自動化に特化したAI画像検査製品です。

[主な特長]

1. 技術的なノウハウがない方でも、直感的な操作でかんたんに高性能AIが構築できる

2. 1枚からのごく少量データでAI学習ができる同社独自開発のDeep Learningエンジンを搭載

3. 検査ライン立ち上げの迅速さが業界トップクラス。

2-3時間で検査開始の実績

1枚の画像から学習できる簡単・高性能AI製品検査

 

[導入例]

自動車部品各種(照明部品、鋳造・ダイカスト製品、ベアリング、塗装)、溶接、重包装製品、半導体関連各種(ウェハ、完成製品)、樹脂製品、フィルム、衣料品、焼き菓子、食品パッケージ、メッキ製品…など

120社の導入実績

120社の導入実績

《gLupe 関連情報》

・gLupe 製品ページ https://glupe.jp/ja/

・gLupe 導入事例 https://glupe.jp/ja/example.html

・gLupe:5分でわかるAI学習から自動検査まで https://youtu.be/T1bKKm0HaPI

・「異常検知:不良個所学習」機能の紹介 https://youtu.be/tA3D4pgHUkM

■gLupe Learning Tool(机上検証用ツール)について

gLupeを用いた製品検査自動化を行うためには、以下のステップが必要となります。

Step.1:テスト撮影とAI検証

Step.2:生産ラインへのシステム導入

Step.3:モニタリング運用をしながらAIモデルのメンテナンス

gLupe Learning Toolは、Step.1を行うためのツールです。

テスト撮影した画像を用いて、AI学習と学習結果のテストを行うことができます。

検査装置として本格導入する前に、AIの性能、使い勝手の確認をすることができます。

導入ステップ

導入ステップ

■導入後について:gLupe Inspector/gLupe mini

gLupe Learning Toolを使用して製品検査自動化の道筋が見えた後は、システム導入のステップです。

gLupeのラインナップであるgLupe Inspector/gLupe miniは予め検査自動化に必要な機能をすべて備えているので、システム導入も最小コストで実現できます。

システム構成

システム構成

《gLupe Inspector/gLupe miniの主な機能》

・カメラからの画像取り込み機能

・AIとルールベースによる自動検査機能(不良検出、長さ計測、個数カウント、異常監視)

・PLCとの連携機能(制御、検査結果書き込み)

gLupeの主な機能

gLupeの主な機能

■gLupe Learning Tool製品概要

・価格:300,000円(税込330,000円) → 期間限定34%割引 198,000円(税込217,800円)

・必要システム構成

- OS  :Windows 10 64-bit, Windows 11 64-bit

- CPU  :Intel Core i5以上

- メモリ:8GB以上(16GB以上推奨)

- GPU  :NVIDIA製 GPUメモリ2GB以上(4GB以上推奨)

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