ロットごとに異なる欠陥、反射またはぼやけるマーキング、決して静止しない部品など、ルールが不足している工場向けの産業用マシン ビジョン。これらの導入では、切り替えごとにしきい値を返すのではなく、サンプル画像から訓練された検査とロボット処理を示しています。
自動車産業
自動車マシンビジョンは、取り扱い、組み立て、検査を通じて部品を追跡します。ワークフローは、ランダムなビンのピッキング、ギアの積載とボディパネルのシーリング、タイヤの DOT とエンジンのシリアル読み取り、塗装と部品の欠陥検出、車のドアの検証、射出成形の監視に及びます。
石油化学、プラスチック産業
プラスチックやゴムの検査では、成形部品がショットごとに変化し、柔軟な材料が同じ状態になることは決してありません。これらの導入では、そのばらつきを吸収する欠陥チェックと、固定自動化では把握できなかった配合物や成形部品をロボットがピッキングする様子が示されています。
各種製造業
製造用マシンビジョンは、検査、検証、計数、ロボットハンドリングをリンクします。配線やラップトップの構築から溶接、ガスケット、機械加工部品に至るまで、欠陥や欠品を検出し、在庫を更新し、CNC および組み立て作業の 3D ビン ピッキングをガイドします。
半導体産業
半導体 AI は、コントラストが低く、研磨痕や通常の表面テクスチャーと間違われやすい、視界の端にある欠陥を検査します。これらの展開は、CMP スクラッチからダイシング チップに至るまで、AOI の過剰な処理や見逃しをファブやパッケージング ラインが捕らえていることを示しています。
光学業
固定ルールを適用するには、障害が小さすぎる、多様性があり、ランダムに配置されている場合の LED 欠陥検査。これらの展開では、各欠陥を特定するセグメンテーション モデルによって検査される光学コンポーネントと、途中でアナログ ゲージがデジタル記録に読み取られる様子が示されています。

