Vision with Intelligence
SOLOMON
製品情報
AIビジョンを中核に、外観検査、3Dセンシングとロボティクス、AR作業支援、AMRのシミュレーションと制御を網羅し、拡張可能な自動化を実現します。
産業用ロボット自動化
AccuPick 3D
SolMotion
AccuPick LM
AIビジョン検査
META-aivi
SolScan
SolVision
ソリューション
導入事例
実際の導入事例と、確かな成果。世界中のメーカーがソロモンのAIビジョンとロボティクスをどう活用し、困難な自動化課題を解決しているかをご覧ください。
製品から探す
AccuPick
3Dカメラ&ロボティクス
META-aivi
AR+AIビジョン
SolMotion
ビジョン&ロボティクス
SolVision
外観検査
3DロボットビンピッキングによるCNC工作機械へのワーク供給自動化
ソリューション
アプリケーションから探す
用途から選べば、最適な技術が見つかります。ここにある一つひとつのアプリケーションは、実際の生産現場の課題と、実証済みのAIビジョンまたはロボティクスソリューションを結びつけています。
AIで自動化
— 解決したい作業から始める
AI検査
OCR 光学文字認識
SOP遵守
メーター読み取り
品質検査
安全監視
有無検出
欠陥検出
画像分類
組立検証
計数検証
遠隔監視
AIロボティクス
高精度ピック&プレース
研磨・バリ取り
ラック取り出し
マシンテンディング
ビジョン誘導ロボット
パレタイズ・デパレタイズ
ばら積みピッキング
キッティング
3Dマッチング
ソリューション
産業別から探す
検査に、万能の正解はありません。業界ごとに固有の基準、公差、ラインがあります。お客様と同様の環境で実際に導入・実証されたAIビジョンとロボティクスのソリューションをご覧ください。
業界を超えて広がるAI
— 各業界固有の課題、基準、市場ニーズに対応
工業分野
光学業
半導体産業
各種製造業
石油化学、プラスチック産業
紡織産業
自動車産業
金属加工産業
電子産業
社会インフラ・エネルギー
公共建設業
再生可能エネルギー業
建設産業
物流業
航空宇宙・防衛
航空産業
消費・ヘルスケア
化粧品
食品産業
高級品
小売
医薬品・医療
ホスピタリティ、レクリエーション、エンターテインメント
SOLOMON
会社概要
ソロモンは世界各地の拠点、エンジニア、パートナー網を通じ、実現可能性調査や概念実証から導入までプロジェクトを支援します。
企業情報
弊社について
1973年に設立。電子部品事業から始まり、オートメーション、電力・エネルギー、AI駆動の3Dマシンビジョンソリューションへと発展。
ニュース・イベント
展示会情報
ソロモンのAI、ロボティクス、3DビジョンをAutomate、COMPUTEX、GTCなどの世界的展示会でご覧ください。
資料・情報
ブログ
AIとAOIの違い、マシンビジョン、AI外観検査、ロボティクス、産業オートメーションの専門記事をご覧ください。
お客様の声
お客様がソロモンを選ぶ理由をご覧ください。
報道発表
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動画
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お問い合わせ
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受賞歴
受賞歴を誇るソロモンの革新をご覧ください。
カタログ
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自動化向け3Dビジョン搭載ロボットビンピッキング
AI ビジョン アプリケーションは、カメラとディープラーニングを使用して、製品の検査、部品のカウント、コードの読み取り、アセンブリの検証、ロボットの誘導などを自動的に行うことで、製造業にインテリジェントな自動化をもたらします。各アプリケーションはタスクごとに編成されています。これは、カメラが何を認識するか、モデルがどのようにトレーニングされるか、出力が検査の決定であるか物理的な動きであるかがタスクによって決定されるためです。アプリケーションは、AI Inspection と AI Robotics の 2 つのファミリーに分類されます。各ページには、そのタスク向けの実証済みの実稼働デプロイメントがまとめられており、自社のラインに最適なアプリケーションを見つけるのに役立ちます。
AI検査
自動化に抵抗のあるチェックに AI 検査を適用: 固定パターンのない欠陥、人間のみが記録できる測定値、注意力に依存する手順。各ページには、ルールや視覚が欠落し続けていたチェックをカメラや AR デバイスが引き継いだ展開が集められています。
AI カウントは、積み重ねられたり、重なり合ったり、またはすべて同じように置かれているアイテムに対して、誰もが不信感を抱いているにもかかわらず繰り返し行われる集計を削除します。ここでの展開では、カメラビューから数秒で行われた棚卸とセットチェックが表示され、集計者によって合計は変わりません。
AI遠隔監視は、巡回の代わりにカメラを設置し、現場を離れることはなく、訪問の合間にのみ故障する機械や計器を監視します。これらの展開は、既存の IP カメラが継続的な監視に変わり、異常な状態が行動を必要とする人に押し付けられることを示しています。
ゲージの自動読み取りにより、ダイヤルまで歩き、目を細めて、システムが検証できない番号を書き留めるというルーチンが不要になります。これらの導入では、アナログ ゲージとインジケータ パネルが記録されたデジタル データに変換され、範囲外の測定値が発生した瞬間にフラグが立てられることが示されています。
AI SOP への準拠は、文書化された手順と、経験豊富なオペレーターがドリフトし、新人オペレーターが推測するステーションで実際に起こっていることとの間のギャップに対処します。これらの展開では、次の監査時ではなく、その時点でスキップまたは並べ替えられたステップを捕捉する AR ガイダンスが表示されます。
AIロボティクス
処理タスクを自動化するための AI ロボティクス アプリケーションは、かつては廃棄物として扱われていました。たとえば、ビンの中で乱雑に並べられた部品、パターンなく積み上げられたパレット、サイクルごとに異なる位置に置かれるワークピースなどです。各ページには、3D ビジョンが固定プログラミングではできない位置データをロボットに提供する導入例が集められています。
箱のサイズ、ラベル、積み上げパターンが異なる場合、混合ケースの荷物をロボットでデパレタイズします。 AI ビジョンは最上層をセグメント化し、サイクルごとにいくつかのケースを選択し、プログラム対象の固定パターンなしで到着するパレットを処理します。
グラスファイバーボビンのロボットによるラック外し、さまざまな間隔と位置合わせで到着する輸送ラックから重いスプールを持ち上げます。 3D ビジョンが各ボビンの位置を特定するため、ロボットは扱いにくい大量の部品を手作業で扱うことなくアンロードできます。
3D マッチングによってガイドされるロボットによる研削とレール エッジのトリミング。鋳造部品と溶接部品のばらつきが大きく、教示されたパスでは材料が残されたり、深く切断されすぎたりします。ロボットは各部品を測定し、ツールパスを実際の形状に適合させます。
3D マッチングは、サイクルごとに、プログラムが部品が配置されていると想定している場所と実際の場所との間のギャップを埋めます。これらの展開では、参照モデルに位置合わせされたスキャンされたワークピースが表示されるため、ツールは再固定せずに曲面や一貫性のない表面を追跡します。
