紡織産業
製品自体の色、パターン、テクスチャーによって欠陥が隠蔽され、AOI が正常な織りを欠陥としてフラグを立てる繊維生地の検査。これらの展開では、製品ごとに調整を行わなくても、デザインの変更に伴う穴、結び目、ステッチの切れが表示されます。
AIを活用したリボン品質検査向け布地欠陥検出
あるリボンメーカーは、SolVisionを使用して、さまざまな色、柄、質感のリボンにある穴、結び目、糸切れを検査しました。AIベースの布地欠陥検出により、品質検査の一貫性向上と生産トレーサビリティを実現しました。
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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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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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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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靴下の外観不良検出
靴下の生産工程は、デザイン、編立、縫製、旋盤、成形、そして最後に品質検査と包装に分けられます。 繊維産業は労働集約型の産業であり、品質管理のチェックポイントである目視検査はもともと手作業で行われていましたが、検出率が低いだけでなく、視覚疲労で靴下の外観検査も遅れることがあります。
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