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アダコテック社員によるNote

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アダコテックの社員が書いたNoteを一つにまとめました!
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#外観検査

スタートアップ企業へ転職し、1か月後に育休取得したお話

アダコテックで事業開発をしている喜田です。アダコテックには6/1に入社したのですが、5月末に第一子が生まれ、入社1か月後に3週間ほど取得させていただきました。初めての子育てで右も左も分からない状態で大変なこともありましたが、それも込みで非常に充実した時間を過ごすことが出来たので、これを読んでくださる皆さん(特に男性陣)が育休を取ってみようかなと少しでも思ってくれたら嬉しいです。 先ずどのような流れで育休取得を進めたのか書いていきたいと思います。 転職活動時2022年2月下

AIエンジニアがアダコテック事業拡大のカギを握るワケ

製造業×AIのアダコテックでAIエンジニアを担当している、井上です。 この度、2022年4月にアダコテックはシリーズBで11億円の資金調達を実施したことを発表しました。 このnoteでは、アダコテックにおけるAIエンジニアの役割と、その面白さをご紹介したいと思います! 関連してオンラインイベントも実施予定ですので、ご都合がつくかたはこちらもぜひご参加ください! アダコテックのAIエンジニアってなにやってるの?アダコテックのAIエンジニアの業務は主に以下2つとなります。

アダコテックのコア技術「HLAC」ってなに?

製造業×AIのアダコテックでAIエンジニアを務めている伊部です。アダコテックには創業時からエンジニアとして携わっています。 この度、2022年4月にアダコテックはシリーズBで11億円の資金調達を実施したことを発表しました。 このnoteでは、アダコテックのコア技術である「HLAC」について、詳しく解説していきます! HLACってなに? HLAC (Higher-order Local Auto-Correlation;高次局所自己相関)特徴は、産業技術総合研究所(以下「

Why Adacotech? ― 入社の記憶からそのカルチャーを紐解いてみる。

こんにちは!株式会社アダコテックの渡辺です。 今年1月にアダコテックに参画して、主に事業開発を担当しています。入社までの記憶がフレッシュなうちに、その過程で感じたアダコテックの人とカルチャーについて振り返ってみたいと思います。 初めに、私の略歴 ― エンジニアから事業開発へ初めは自動車会社の研究所で社内ITエンジニアでした。設計者が使うシステム(部品表)を通して業務改善をしていました。 日系SIerのコンサルティング部門が独立した会社に、設立後数か月でジョイン。電機、自動

AIスタートアップ1年生のぼくが検査装置を納品した話

こんにちは!アダコテックの井上です! 弊社では、製造業の検査・検品を自動化するための画像解析AIソフトウェアを提供しています。 今回は、AIソフトウェアスタートアップなアダコテックが、外観検査装置を製作してお客様の工場に納めた話をしたいと思います! お客様は山梨県にある相川プレス工業様です。自動車部品等のユニットプレス加工、樹脂成形加工、および部品アセンブリを行っています。 第1話「案件開始の日」大企業からAIスタートアップに転職し4か月目という環境の変化や業務のスピー

元アナログ人間が語るAIの外観検査

なんでアダコテックの技術は少ないデータで精度が高いの?難しいことはよくわかんないけど説明してよ? アダコテックに入社して半年が経ち、多くの方からこんな質問をいただきました。オフィス家具業界というテクノロジーとは無縁の世界で生きてきた僕が、AIベンチャーで半年活動してきた経験をもとに、AIによる外観検査の自動化とアダコテックの技術特性について非エンジニア目線でご紹介します。 そもそも外観検査って何するの?アダコテックが向き合っている社会課題は製品の外観検査の自動化です! と言

アダコテックの長期インターンシップがよくわかる(かもしれない)note

こんにちは!アダコテックの井上です。 弊社では、製造業向けの異常検知AIソフトウェアを提供しています。 今回は、弊社の長期インターンシップについて紹介したいと思います! 何をしているの?インターンシップの主な業務としては、お客様からお預かりしたデータに対してHLAC(高次局所自己相関特徴)を利用したAIモデルによる検証をしています。最近ではAuto Encoderなどで製造業における異常検知課題に取り組んでいるお話はよく聞きますが、これらと産総研特許技術であるHLACとの

光を意識して異常を捕捉しよう 第3話

こんにちは!あけましておめでとうございます!アダコテックの井上です。 弊社では、製造業向けの異常検知AIソフトウェアを提供しています。 今回も、外観検査装置の設計開発に携わったお話をします! 前回のお話キズや汚れが目立ちにくい塗装(L塗装)が施されている検査対象製品に対して、ラインセンサカメラと高輝度ライン照明を利用し、最適な撮像照明条件を探索するための直交配列表実験を実施しました。 最適は正反射なの?非正反射なの?直交配列表実験で求まった最適条件は正反射条件でした。対

画像処理のあれこれ4 輝度補正処理

はじめにこんにちは。アダコテックの伊藤です。 外観検査の自動化を実現しようと色々評価を行っていると  1. ある欠陥は正常部分との差異が小さく検出が困難  2. 外乱の影響(人の影とか)により照明条件が安定せず、画像ごとに輝度 がばらついて過検出が多い という様な色々な問題に直面する事があります。 (慎重に検証を重ねて、実環境へのシステム導入後に問題が発覚する事も、多々あります。) こういった問題を解決するために撮像環境を見直しましょうと言うのは簡単ですが、実

光を意識して異常を捕捉しよう 第1話

こんにちは!アダコテックの井上です。 弊社では、製造業向けの異常検知AIソフトウェアを提供しています。 第0話では、井上がもつ光への意識を共有させていただきました。 今回以降は以下のいくつかを含めた記事を書いていこうと考えています! ① 身近にある異常箇所を観察し、捕捉しやすい条件を探してみる。 ② ①で捕捉した異常を検知するための画像処理を作ってみる。 ③ ライティングにおける豆知識。 ④ (番外編) プライベートやお仕事での井上について。 身近にあるモノを観察して