画像分類
AI の仕分けと分類は、農産物のグレードやほぼ同一のコインなど、固定ルールでは微妙すぎる違いがあるアイテムを処理します。これらの展開は、サンプル画像から学習した並べ替えを示し、一定のしきい値の調整を必要とする自然な変化に対応しています。
AIを用いたカジノチップのカウント検証
META-aivi検証は、カジノチップのカウントにおいて100％の正確性を確保し、アジア最大級のカジノでのキャッシュアウトのセキュリティと効率を向上させます。
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半導体部品のAI検査
従来のAOIの限界を克服し、ソロモンのSolVisionは背景や照明条件、複雑さ、シリアル番号の外観に影響されずに迅速にOCRを実行します。
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AIを活用したPCB組み立て検査の最適化
SolVisionはAIを活用した基板組み立て検査を最適化し、精度を高め、エラーを減らし、迅速な学習AIビジョンシステムで効率を向上させます。
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AIを使用したコイン認識
SolVisionは、酸化や状態に関係なくさまざまなコインを認識できます。一度訓練されたAIモデルは、コインのバッチを正確に額面ごとに分類します。
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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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自動野菜AI視覚検査
SolVisionを使用した野菜AI視覚検査は、わずか50ミリ秒でアーティチョークの向きの100%の正確さを達成し、食品生産の効率を向上させました。
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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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AIを使用してプラスチック部品のリサイクル検証を行う
META-aiviがAIを活用して廃棄物管理を最適化し、エラーを減らし、汚染を防ぎながらプラスチック部品のリサイクルの効率を向上させる方法を探ります。
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繊維の欠点検査の最適解
現在繊維産業の生産現場では目視検査が主となっていますが、不良品流出率の高さ、工程時間の長さが問題となっています。繊維の欠点としては紙管の汚れ、変形、繊維の汚れ、繊維の破損、繊維の捩れ、ヘアラインなど多岐にわたります。目視検査では実際の要求品質に見合った検査はできず、従来式の光学検査（AOI）では欠点の認識に柔軟性がないため誤判断が多く、目視検査で再検査しなければなりません。労働コストを最適化するためには、繊維の検査は高効率なものでなければならないのです。
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