産業におけるマシン ビジョンにより、自動化システムが見て、判断し、動作できるようになります。カメラ、光学機器、制御された照明、AI 搭載ソフトウェアを使用して視覚データをリアルタイムで分析し、欠陥の検出、寸法の測定、コードの読み取り、ロボットの誘導を行います。しかし、各セクターには異なるオブジェクト、欠陥、動作条件、サイクル時間が存在します。したがって、業界は産業、インフラストラクチャとエネルギー、消費者とヘルスケアにグループ化されており、各ページには運用上の課題に一致する現場で実証済みのアプリケーションと展開がまとめられています。
工業分野
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。
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。
社会インフラ・エネルギー
インフラストラクチャ資産検査では、資産がサイト全体に分散しており、記録が依然として紙に残されています。これらの導入では、ドローン、カメラ、AR デバイスがタービンブレードから積載ベイに至るまで、文書化された基準に照らしてチェックを実行し、発生したすべての結果を記録する様子が示されています。
ポンプ場でのユーティリティ資産検査。AI がアナログ ゲージ レベルを読み取り、パネル インジケーターが継続的に点灯し、安全範囲外にあるものにフラグを立てます。電気配線のチェックは AR ガイダンスを使用した手順に基づいて実行されるため、作業の発生時に現場の記録が取得されます。
AI 搭載ドローンを使用した再生可能エネルギー検査。風力発電所全体でブレードからモーターのガスケットまでの状態をチェックし、結果を GPS 座標で記録します。 AR ガイド付きチェックでは、エネルギー貯蔵のセットアップと電気配線を手順に照らして検証し、デジタル検査記録を作成します。
空港エプロン監視では、既存の IP カメラのフィードから航空機のターンアラウンドの各段階の時間を計測し、橋の接続、貨物の積み込み、ケータリング、および降機の手動ストップウォッチ記録を置き換えます。結果は、ライブ介入のためのエプロン管理システムに直接入力されます。
消費・ヘルスケア
自然変動が標準であり、反射性パッケージが固定閾値を超えている消費財の検査。これらの展開は、卵からフレグランス用ガラス製品に至るまで、二度同じに見えることのない製品にわたって、選別業者、薬局、瓶詰め業者が 1 つの基準を保持していることを示しています。
小売店の棚とチェックアウトのビジョンは、棚の画像から棚割を監査し、手動のウォークスルーなしで製品の配置、棚ラベル、在庫のギャップを検証します。レジでは商品認識によりセルフチェックアウトが迅速化され、同じ計数モデルにより店舗全体の在庫記録が最新に保たれます。
フレグランスガラス製品の化粧品ボトル検査。手作業によるスポットチェックでは日常的に見逃される、透明、曲面、反射率の高い表面の製造上の欠陥を発見します。画像ベースの学習は、新しいボトルの形状ごとに必要となる照明としきい値の調整を置き換えます。
高級品の注文処理のための壊れやすい商品のロボットピッキング。商品は繊細で価値が高く、さまざまな状態で到着します。ほとんどの流通センターでは、この種のピッキングマニュアルが維持されている破損のリスクを回避しながら、視覚ガイドによる把握によって各ピースを選択して配置します。

