ただ、カメラを置くだけ。
その数が、正解になる。

Name: MANICA Vision Count
Brand: MANICA Vision

カメラの「視覚」と、RFIDの「電波」をリアルタイムで照合。
読み漏れや過剰読み取りを即座に見抜く、数量管理AI。

詳しく見る

RFIDリーダーに、
「目」をつける。

長年の課題だった「読み漏れ」や「過剰読み取り」を、カメラの目が解決します。
MANICA Visionは、既存のRFIDシステムに「視覚」を与える、
新しいソリューションシリーズです。

FEATURES

その検品に、
『視覚』という確証を。

一瞬で、答え合わせ。

Raspberry PiとHailo AIで、すべての処理をエッジで完結。セキュアに、すばやく。

今あるリーダーが、
そのまま使える。

特定メーカーに依存せず、さまざまなリーダーと組み合わせ可能。既存設備を活かした導入ができます。

今の環境に、
足すだけ。

配線も、工事も、変更も不要。視覚だけを加えることで、検品は次のレベルへ。

INTERFACE

その瞬間に、正解を導く。

読み取ったその場で、AIが答え合わせ。
迷いのない検品フローを実現します。

AI検知の可視化

カメラ映像に重ねて、AIが認識した個数をリアルタイムに表示します。

数量の自動照合

「RFID読取数」と「画像認識数」を常に比較し、一致・不一致を即座に判定します。

UNDER THE HOOD

Edge AI × Vision Logic

クラウド不要。遅延ゼロ。
完全オフラインの安心感。

Power of Edge Compute

HARDWARE

13 TOPSの推論速度を、わずか数ワットで。Raspberry Pi 5とHailo-8L AIアクセラレータをPCIe Gen 3で直結。

Host RPi 5 (Cortex-A76) NPU Hailo-8L (13 TOPS)

Snapshot Inference

ALGORITHM

APIリクエストからわずか250ms。超高速スナップショット撮影とAI推論で、業務フローを止めずに数量を確定。

Custom YOLOv8 Model

DEEP LEARNING

検品対象（ダンボール等）に特化して学習させた軽量YOLOv8nモデルを搭載。mAP 95.8%の高精度を実現。

manica-vision-core — ssh pi@count-01 — events.json

$ curl -X POST http://localhost:5000/count -d '{"confidence": 0.5}'
{
  "status": "success",
  "count": 3,
  "timestamp": 1700000000.123,
  "processing_time_ms": {
    "capture": 3.5,
    "inference": 245.2,
    "total": 249.7
  },
  "detections": [
    { "confidence": 0.96, "bbox": [100.5, 200.3, 350.7, 450.2] },
    ...
  ]
}

SPECIFICATIONS

System Requirements

対応対象

ダンボール / プラスチックコンテナ / 個品（要追加学習）

検知方式

YOLOv8nによる物体検出（Snapshot Object Detection）

推奨構成

Raspberry Pi 5 + AI HAT+ (13 TOPS) + Camera Module V3 (HDR)

処理速度

約 0.25秒 / 回（撮影からカウント完了まで）

＊当サイトにおける表示内容には、一部開発中の機能を含みます。

＊使用される現場環境によっては、十分に性能を発揮できない可能性がありますので、事前検証サービスをご利用ください。

Gate

Count

ただ、カメラを置くだけ。
その数が、正解になる。

RFIDリーダーに、
「目」をつける。