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1ページ平均HTML（バイト）33295

内部リンク集計

リンク総数16

外部リンク集計

リンク総数5

メタ情報

meta description平均長56.12
OGPありページ数8
Twitterカードありページ数0

HTML言語 分布

キー割合
ja100.00%

文字コード 分布

キー割合
utf-8100.00%

内部リンク分析（Internal）

ユニーク内部リンク数16
ページあたり内部リンク平均19.3

内部リンク 深さヒストグラム

キー値
018
136
290
349

内部リンク 上位URL

URLリンク総数
https://lay-brick.co.jp/content/33
https://lay-brick.co.jp/content/service/23
https://lay-brick.co.jp/content/service/flow/20
https://lay-brick.co.jp/content/service/%e3%82%88%e3%81%8f%e3%81%82%e3%82%8b%e3%81%94%e8%b3%aa%e5%95%8f/20
https://lay-brick.co.jp/18
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https://lay-brick.co.jp/content/contact/18
https://lay-brick.co.jp/content/guide/16
https://lay-brick.co.jp/content/manufacturing_industry_ai/7
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http://lay-brick.co.jp/content/contact1

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キーワード分析（KeywordMap）

ワードクラウド上位

語重み
必須1
Deep0.265293
杜若純0.261439
主に下記の内容で大きな成果が出ると予想しています0.23299
主に画像を使ったＡＩシステムに取り組んでいます0.23299
一番最初に取り組んだものがボルト0.23299
ネジのメッキ不良0.23299
異品混入だったため0.23299
それらと同程度のサイズ感の製品の外観検査ノウハウがあります0.23299
良品0.23299
不良品判定0.23299
物体検出などが可能です0.23299
メッキ処理後にメッキ不良のボルト0.23299
ネジがないか検知するシステム0.23299
加工0.23299
輸送などの過程で混入した異品を検知するシステム0.23299
金属製品などの表面の打痕を検知するシステム0.23299
径は同じで長さが違う製品の混入を検知するシステム0.23299
場所はメッキ工場で0.23299
こちらでは10mm前後の小さいネジをターゲットとしています0.23299
バレルめっきを行う過程で0.23299
メッキ不良が発生し数10万本に数本0.23299
どうしてもメッキ不良のネジが混入してしまう状態でした0.23299
そこでＡＩを用いた画像処理システムを導入しました0.23299
ＡＩを用いたことで高精度のシステムが完成しました0.23299
こちらの動画はネジの異品混入システムのデモ機です0.23299
前述のメッキ工場でもバレルめっきの過程でバレルにネジが挟まり0.23299
次の製品の加工時に混入してしまうということがありました0.23299
異品混入は上記の事例の他にも0.23299
運搬工程0.23299
梱包工程など様々な工程で発生する可能性があります0.23299
こちらのＡＩシステムでは精度1000.23299
1万枚の画像で検証0.23299
で異品を検知することができました0.23299
代表0.23299
はじめに0.23299
様々な業界でAI0.23299
Learning0.23299
の利用が広がっていますが0.23299
製造業でのＡＩ導入も次々に行われています0.23299
製造業では0.23299
外観検査0.23299
実際の開発0.23299
導入までの流れをご紹介致します0.23299
概要0.23299
製品0.23299
メッキ不良検品システム0.23299
お客様のご要望0.23299
メッキした品物の中にメッキ不良が発生している場合があるので0.23299
それを発見したい0.23299

共起語上位

語1語2スコア共起ページ数
ExpansionUnit3.1679832
203号東京都練馬区氷川台33.01380940
Emailお電話はお取引のあるお客様にのみ対応しております3.01380940
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203号Phone2.94335740
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お電話はお取引のあるお客様にのみ対応しております現在2.62870140
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brick合同会社レイブリック2.5942132
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infoお電話はお取引のあるお客様にのみ対応しております2.11319230
主に下記の内容で大きな成果が出ると予想しています主に画像を使ったＡＩシステムに取り組んでいます2.0668688
Phone東京都練馬区氷川台32.05328130
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Phoneお電話はお取引のあるお客様にのみ対応しております1.99581630
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一番最初に取り組んだものがボルト主に画像を使ったＡＩシステムに取り組んでいます1.9365128
ネジのメッキ不良一番最初に取り組んだものがボルト1.9365128
ネジのメッキ不良異品混入だったため1.9365128
それらと同程度のサイズ感の製品の外観検査ノウハウがあります異品混入だったため1.9365128
それらと同程度のサイズ感の製品の外観検査ノウハウがあります良品1.9365128
不良品判定良品1.9365128
不良品判定物体検出などが可能です1.9365128
メッキ処理後にメッキ不良のボルト物体検出などが可能です1.9365128
ネジがないか検知するシステムメッキ処理後にメッキ不良のボルト1.9365128
ネジがないか検知するシステム加工1.9365128
加工輸送などの過程で混入した異品を検知するシステム1.9365128
輸送などの過程で混入した異品を検知するシステム金属製品などの表面の打痕を検知するシステム1.9365128
径は同じで長さが違う製品の混入を検知するシステム金属製品などの表面の打痕を検知するシステム1.9365128
場所はメッキ工場で径は同じで長さが違う製品の混入を検知するシステム1.9365128
こちらでは10mm前後の小さいネジをターゲットとしています場所はメッキ工場で1.9365128
こちらでは10mm前後の小さいネジをターゲットとしていますバレルめっきを行う過程で1.9365128
バレルめっきを行う過程でメッキ不良が発生し数10万本に数本1.9365128
どうしてもメッキ不良のネジが混入してしまう状態でしたメッキ不良が発生し数10万本に数本1.9365128

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