品質検査
AI 品質検査はラインの最後での判断を引き継ぎます。そこでは製品は全体として合格する必要があり、許容可能なばらつきは欠陥によく似ています。ここでの展開は、人間の採点者に疲労によるドリフトを引き起こすことなく、ライン速度で実行される最終チェックを示しています。
IVバッグ内の異物検出
SolVisionは、効率的な欠陥検出のための革新的なAIビジョンシステムを使用して、IVバッグ内の異物の100％の検出率を達成します。
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AIを使用した自動車部品の品質管理
META-aiviは、AIを活用して自動車部品の品質管理を最適化し、エラーを減らし、プロセスをデジタル化して、比類のない製品検査効率を実現します。
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金属ケーシングの欠陥検査にAIを使用
SolVisionは、反射面を持つ金属ケーシングの欠陥検出と分類が可能なAIにより、電子機器の品質管理を向上させます。
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食品品質検査におけるAR + AIの利用
META-aiviは、従業員の疲労や人為的なミスのリスクなど、手作業の検査に関連する課題に対処し、食品生産における異物のリアルタイム検出を可能にします。
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卵殻の品質検査と分類の解決策
SolVision AI画像プラットフォームのインスタンスセグメンテーション技術を活用し、画像サンプル内の卵の殻のひび割れの欠陥位置を特定し、AIモデルのトレーニングに使用します。トレーニングが完了すると、AIによって卵殻表面の孔やひび割れの状態が検査され、分類されます。これにより、卵の食品安全性と商品価値が向上します。
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電動車の部品組み立てSOPの検証
META-aiviのAR + AI機能が世界をリードする電気自動車メーカーの一つの電気自動車の組み立て検証と品質管理を向上させた方法を発見してください。
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グラデーションガラス瓶の欠陥検出
グラデーションガラスのボトルは、サンドブラスト加工でマットに仕上げられています。 製造工程でよく見られる不具合の種類は、ボトルの色ムラや黒点ですが、AOI法では、はっきりとしたパターンがないため、検出が困難です。
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タイヤ裏側コードを素早く特定
タイヤは製造工程で高圧・高荷重・高温の工程を多く受けます。現場の機械や材料から発生する粉塵に加え、印刷工程の長期運転により、内管の表面がぼやけたり、色ムラがあり、裏側認識に関する影響があります。大量生産後の手動認識は認識度が悪く、従来のAOI検出を使用すると、デジタル印刷がクリアでなくても効果的に認識できない。
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