# 不良サンプル不要・新技術搭載「AI良品学習」、6軸ロボットと連携した全方位AI外観検査システムを展示ーPhoxter、JIMTOF2026（10/26～10/31）に出展 - サイト: HAYAYOMI早読み（早読み） - URL: https://hayayomi.com/2026/10/20/%e4%b8%8d%e8%89%af%e3%82%b5%e3%83%b3%e3%83%97%e3%83%ab%e4%b8%8d%e8%a6%81%e3%83%bb%e6%96%b0%e6%8a%80%e8%a1%93%e6%90%ad%e8%bc%89%e3%80%8cai%e8%89%af%e5%93%81%e5%ad%a6%e7%bf%92%e3%80%8d%e3%80%816/ - 公開: 2026-10-20T03:42:08+09:00 - 更新: 2026-10-20T03:42:08+09:00 - カテゴリー: テクノロジー - 言語: ja > 株式会社Phoxter（フォクスター）（本社：大阪府豊中市、代表取締役：園田淳一）は、2026年10月26日（月）～31日（土）に東京ビッグサイトで開催される「JIMTOF2026（第33回日本国際工作機械見本市）」に出展いたします。 本展では、2026年10月に新発売した良品学習新技術搭載・AI学習プラットフォーム… 株式会社Phoxter（フォクスター）（本社：大阪府豊中市、代表取締役：園田淳一）は、2026年10月26日（月）～31日（土）に東京ビッグサイトで開催される「JIMTOF2026（第33回日本国際工作機械見本市）」に出展いたします。 本展では、2026年10月に新発売した良品学習新技術搭載・AI学習プラットフォーム「StellaDeepVision Studio」をはじめ、6軸ロボットと連携した全方位AI外観検査の実演や、複雑形状 鋳造部品・オイルシールのAI外観検査など、これまで自動化が難しかった領域の課題を解決する最新ソリューションをご紹介します。 ■ 展示の見どころ 1｜AI・ルールベース ハイブリッド画像処理システム StellaController 2.0 寸法計測などの「ルールベース検査」と、傷や異物を検出する「AI検査」を併用できるハイブリッド画像処理システムです。専門知識がなくても直感的に扱えるユーザーインターフェース（UI）により、「誰でも、簡単に、高精度」な外観検査を運用できます。 2｜不良サンプル不要。「StellaDeepVision Studio」による良品学習・AI検査 最新の数理モデルにより、良品サンプルのみで高精度なAIモデルを構築できる画期的なAI学習プラットフォームです。これまで不良画像の収集が困難だった現場や新ラインへのAI導入を容易にし、持続可能な検査自動化の仕組みを提供します。 3｜全方位AI外観検査システム／6軸ロボット 6軸ロボットとスムーズに連携する全方位AI外観検査システムを実演します。ロボットによる自由度の高いワーク搬送・位置決めとAI画像処理技術を統合することで、多視点からの検査が必要な製品でもスムーズに自動検査へ組み込みできます。 4｜複雑形状 鋳造部品、オイルシール AI外観検査 検査面のばらつきが大きく自動化が困難だった複雑形状の鋳造部品や、微細な欠陥の判別が難しいオイルシールなどの難検査ワークに対し、高精度な不良検出を実現するAI外観検査を展示します。 ■ 展示会概要 展示会名 JIMTOF2026（第33回日本国際工作機械見本市） 開催日時 2026年10月26日（月）～31日（土） 10:00～17:00（最終日は16:00まで） 会場・小間番号 東京ビッグサイト 南展示棟4ホール 小間番号：S4028 来場登録 JIMTOF公式サイト ※入場料：￥1,000(税込) ※会期中(10月26日 (月)～10月31日 (土) )の入場料は¥3,000(税込) ■ 株式会社Phoxterについて 会社名 株式会社Phoxter（フォクスター） 代表者 園田　淳一 本社所在地 大阪府豊中市新千里東町1-5-3　千里朝日阪急ビル20F TEL 06-6155-6744 HP https://www.phoxter.co.jp/ 設立 2017年10月 ■お問い合わせ先 株式会社Phoxter　漆谷 TEL：06-6155-6744　E-mail：pxinfo@phoxter.co.jp 本記事は、Phoxterが2026年10月19日にPR TIMESで発表したプレスリリースを原文のまま掲載しています。 元のリリース：不良サンプル不要・新技術搭載「AI良品学習」、6軸ロボットと連携した全方位AI外観検査システムを展示ーPhoxter、JIMTOF2026（10/26～10/31）に出展 引用するときは、記事のタイトルとURLを残してください。 案内: https://hayayomi.com/llms.txt