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。
AI画像認識とOCRによる計器読み取りの自動化
合成材料メーカーがMETA-aiviを導入し、アナログ計器とデジタル計器の点検を自動化。手動でのデータ入力ミスを削減するとともに、点検時間を70%短縮しました。
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3Dビンピッキングによるプラスチック部品搬送の自動化
衛生設備メーカーはAccuPickを導入し、プラスチック部品の搬送を自動化しました。3Dビンピッキングにより、変化する部品位置を認識し、UR10協働ロボットによるピッキング工程をガイドします。
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タイヤゴム化合物をAIで選別します
AccuPick AIはシームレスな統合とバケットとの衝突回避を通じて、タイヤ生産におけるゴム化合物バケットピッキングを最適化し、材料処理を強化します。
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プラスチック製造SOP検証におけるAR + AIの活用
META-aivi AR + AIリアルタイムSOP検証が、パフォーマンス材料会社のプラスチック製造を改善し、効率を向上させ、ダウンタイムを削減。
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AIを使用したカーボンファイバー布の欠陥検出
Solvision AIビジョン検査技術を用いて、カーボンファイバー布の欠陥を迅速かつ正確に識別し、人工目視による誤認識を減少させ、効率を向上させます。
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プラスチックバックルのAI検査
人工知能を搭載したSolVisionは、異なる検査タスクのために設計された4つの個別ツールを備えています。
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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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射出成形機の運用状況監視
META-aiviは、機械の自動故障検出と監視によってプラスチック射出成形を最適化し、効率性を向上させ、停止時間を削減し、コストを削減します。
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AR + AIを使用したタンクローリーの安全な積み下ろし
META-aiviは、化学物質タンカーの積み込み/荷卸しプロセスをステップバイステップで検査し、オペレーターが正しい手順に従っていることを確認するためにAI検出を使用します。
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ガラスファイバーボビンのデラック
Solomonの3D AIソリューションーSolomonの3Dスキャナがロボットアームの先端にマウントされており、そこからのスキャンとAI画像認識システムでのボビン位置の認識を可能としています。精密な座標（誤差±3mm）情報により、このシステムはロボットが正確に積み下ろしのタスクをこなしてボビンを次のステーションへ運ぶことに貢献しています。
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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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ゴム製射出成型品の高精度欠点検知
ゴムの射出成型工程では原料品質、機械設備企画、金型設計などが射出成型品の品質に影響を与えるファクターとなります。射出成型品の欠点として一般的に多くみられるのは、外観とサイズの異常です。例えば汚点、空孔、金型の傷の影響、取り出し時に生じる傷などです。
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