導入事例
マシンビジョン導入事例は、AIビジョンが欠陥を検出し、対象を識別してロボットを誘導する実運用を紹介します。品質検査、分類、OCR、AR支援作業、ビジョンガイドロボティクス、組立検証、物流ピッキングを扱い、半導体、電子機器、自動車、製薬、医療機器、物流の各生産現場における課題、システム構成、導入条件、運用結果を示します。製造チームが用途別の技術要件と統合範囲を比較するための情報を提供します。
製品導入事例
導入事例
AccuPick
SolVision
META-aivi
SolMotion
AIによるサージカルマスク検査
SolVisionはディープラーニング技術を利用して、手術用マスクの検査を強化し、正確な欠陥検出と品質管理の向上を実現します。
ゴルフクラブの品質検査
AIベースのSolVisionを使用すると、クラブヘッドの生産不備はそのサイズ、外観、位置に関係なく検出できます。
LEDの自動視覚検査
AIによる効率的なLED視覚検査 SolVisionは、画像処理を通じて様々なミニLED欠陥を特定するために設計されたインスタンスセグメンテーションツールを備えています。
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。
金属プレス部品のAI検査
プレス部品には多様な欠陥があり、それぞれの欠陥は毎回異なる形で現れることがあります。特に油染みや水染みは検出が難しいです。
半導体パッケージングプロセスの検査
SolVisionはAI画像解析を通じて視覚検査を可能にし、変位および角度情報の信頼性を強化することで、ダイボンディングプロセスにおける欠陥製品やエラーを認識します。
自動車の溶接ビードの外観検査
AIを搭載したSolVisionディープラーニングソフトウェアは、ランダムな明るさの条件で潜在的な溶接ビード欠陥をシミュレーションすることでAIモデルをトレーニングします。
半導体ウェーハ検査の自動化
欠陥のあるウェーハは通常、表面にランダムに散在する微細な欠陥を持っており、これがAOIシステムによる効率的な検査のためのルール設定を困難にします。
アルミ製品のパッケージ検査
人工知能を活用したSolVisionは、生産の不一致を検出するための視覚検査を自動化します。リアルタイムの製品画像をゴールデンサンプルと比較することによって。
AIを使用したレーザー溶接欠陥検出
SolVisionは、レーザー溶接検査における課題をAIで克服し、正確な欠陥検出を可能にすることでレーザー溶接の品質管理を向上させます。
半導体の接着欠陥の検出
過剰な接着剤がチップに残ったり、回路基板に溢れ出たりして、チップが傾くことがあり、半導体パッケージ全体の安定性に影響を与える可能性があります。
紡績糸巻き製品の欠陥検査
AIビジョン技術を通じて、紡績糸巻き上の製品に欠陥があるかどうかを迅速に検出し、生産ラインの生産性を向上させます。
紡績糸巻き製品の欠陥検査
AIビジョン技術を通じて、紡績糸巻き上の製品に欠陥があるかどうかを迅速に検出し、生産ラインの生産性を向上させます。
AIによるアルミLEDの検査
SolVisionは、画像処理を通じてアルミニウムPCBA上の最小の欠陥や生産異常を特定および認識できます。
AIコンピュータ組立ソリューション
最適化のジレンマ：大量の欠陥 ハードドライブの金属ベースは、製造中に金属表面の損傷から形状やサイズの不正確さまで、さまざまな欠陥に見舞われやすいです。
半導体キャリアトレイのAI検査
SolVisionのインスタンスセグメンテーションツールを使用すると、キャリアトレイ上のチップのさまざまな配置の可能性をAI画像処理で学習できます。
半導体部品のAI検査
従来のAOIの限界を克服し、ソロモンのSolVisionは背景や照明条件、複雑さ、シリアル番号の外観に影響されずに迅速にOCRを実行します。
MLCCのAI検査
SolVisionは、受動電子部品の欠陥電極を検出し、全体的な生産歩留まりを大幅に向上させます。
半導体トレイの目視検査
Solomon SolVisionの特徴検出ツールは、まずトレイの位置を学習し、その後、AOIシステムよりも柔軟にOCRを実行します。
織物のカラーテープ欠陥検出
AIビジョン技術を用いて織物テープの欠陥を検出し、全体の効率を加速し、生産ラインの生産性を向上させます。
AIを活用したPCB組み立て検査の最適化
SolVisionはAIを活用した基板組み立て検査を最適化し、精度を高め、エラーを減らし、迅速な学習AIビジョンシステムで効率を向上させます。
金属部品の研削を視覚誘導ロボティクスで自動化
SolMotionの3Dマッチング技術を使用して精密な研削を自動化します。金属部品製造において品質を向上させ、廃棄物を削減し、生産性を向上させます。
レーザーマーキング用ビジョンガイドロボティクス
SolMotionは、AIベースの3Dスキャン技術を活用した精密かつ連続的なレーザーマーキングを提供し、リアルタイムでのパーツ位置決めを可能にすることで、ロボットが正確にオブジェクトを識別しマーキングを行えるようにします。
織物のカラーテープ欠陥検出
AIビジョン技術を用いて織物テープの欠陥を検出し、全体の効率を加速し、生産ラインの生産性を向上させます。
AIを活用したPCB組み立て検査の最適化
SolVisionはAIを活用した基板組み立て検査を最適化し、精度を高め、エラーを減らし、迅速な学習AIビジョンシステムで効率を向上させます。
AIを使用した金属ボルトの欠陥検出
SolVision は、反射面の課題に対処し、ボルト1本あたりわずか 49 ミリ秒で完璧な100％の欠陥検出率を実現し、偽陰性を排除します。
金属ケーシングの欠陥検査にAIを使用
SolVisionは、反射面を持つ金属ケーシングの欠陥検出と分類が可能なAIにより、電子機器の品質管理を向上させます。
自動車の鋼板塗装のAI欠陥検査
AIビジョン技術を活用して自動車の鋼板塗装の欠陥を検出し、全体的な効率を向上させ、生産ラインの生産性を高めます。
溶接ビード欠陥検出
AIモデルは、適格な溶接ポイントに対して訓練され、システムにアップロードすることができます。これにより、ARメガネやタブレットデバイスを使用して溶接されたセクションをAI検査し、欠陥のある溶接を迅速に認識できます。
ブリスターパック品質管理
SolVisionのAIプラットフォームのセグメンテーション技術により、良品と不良品それぞれの画像の特徴を学習できます。それによりブリスターパックそれ自体と内容物について高速に認識し分類することが可能です。
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。
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。
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。