SolVision
SolVisionの導入事例では、メーカーがPCB、ウェハー、プレス金属、包装、医薬品、繊維の各工程で、表面欠陥、部品欠品、文字の誤読、シール不良を検出する方法を紹介します。欠陥の形状や照明条件が変化するとルールベースAOIでは対応が難しくなるため、各事例で使用サンプル、AIツール、検出率を示します。
製品導入事例
導入事例
AccuPick
SolVision
META-aivi
SolMotion
AIによるノートPC組立品質検査
SolVision AI は、ノート PC 組立検証の自動化と一貫性を実現します。リアルタイムで欠陥を検知することで、品質の維持と生産プロセスの最適化をサポートします。
AIを活用したHVAC溶接品質検査
SolVision AI は HVAC の溶接検査を実行し、溶接欠陥をリアルタイムで検出することで、安定かつ一貫した品質を確保し、エラーや手直しのリスクを低減します。
AIを活用したBGAはんだ接合検査
SolVision AI は BGA はんだ接合の欠陥を検出し、PCB および半導体製造における検査の一貫性、精度、ならびに生産ラインのリアルタイム品質管理を向上させます。
安全規格認證マーク印刷不良検出
国内外の安全規格認証マークには、CEやEACなど多くの種類があり、それぞれ異なるマークが使用されています。大量印刷の過程では、情報が多すぎると過剰印刷や印刷漏れの検出が難しくなり、製品の販売や使用に影響を及ぼす可能性があります。 SolVision AI映像ツールを活用し、AIモデルを訓練します。訓練が完了したAIモデルは、自動ですべての差異を検出・マークし、版面の印刷不良を特定します。
AIを活用した車両ナンバープレートおよび海上コンテナ番号の識別
SolVisionのAI強化OCR技術により、精密な自動ナンバープレートおよびコンテナ番号識別を実現し、貨物作業効率を大幅に向上させます。
積層セラミックコンデンサ（MLCC）の欠陥検出
AI視覚技術を活用してMLCCの外観欠陥を検出し、生産ラインの全体的な検査効率をさらに向上させます。
使用AIによるベアリングねじ欠陥検出
SolvisionのAI視覚検査技術は、ベアリングのねじ欠陥を鮮明に検出し、ベアリング製品の品質を保証します。肉眼で見えない欠陥の問題を解決し、生産ラインの生産性を向上させます。
IVバッグ内の異物検出
SolVisionは、効率的な欠陥検出のための革新的なAIビジョンシステムを使用して、IVバッグ内の異物の100％の検出率を達成します。
自動野菜AI視覚検査
SolVisionを使用した野菜AI視覚検査は、わずか50ミリ秒でアーティチョークの向きの100%の正確さを達成し、食品生産の効率を向上させました。
卵殻の品質検査と分類の解決策
SolVision AI画像プラットフォームのインスタンスセグメンテーション技術を活用し、画像サンプル内の卵の殻のひび割れの欠陥位置を特定し、AIモデルのトレーニングに使用します。トレーニングが完了すると、AIによって卵殻表面の孔やひび割れの状態が検査され、分類されます。これにより、卵の食品安全性と商品価値が向上します。
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。
グラデーションガラス瓶の欠陥検出
グラデーションガラスのボトルは、サンドブラスト加工でマットに仕上げられています。 製造工程でよく見られる不具合の種類は、ボトルの色ムラや黒点ですが、AOI法では、はっきりとしたパターンがないため、検出が困難です。
透明な点滴バッグ上の印刷表示内容の認識・分類
一般的な静脈用点滴液の種類はブドウ糖、塩化ナトリウムなど多種に渡ります。また、同じ点滴液でも状況に応じて使用する濃度や容量が異なります。通常ですと、点滴バッグは透明で、点滴液の種類、濃度、容量などが印字されており、中に点滴液が充填されています。
AIを活用した加工食品検査
食品加工業では衛生と安全が非常に重要で、加工途中での品質保証(Quality Assurance, QA)と品質管理は製品の品質と水準を高める鍵となっています。食料品をハイスピードで大量生産を行うライン上では外観検査が製品品質を守る最重要防御線となります。
積層セラミックコンデンサ（MLCC）の欠陥検出
AI視覚技術を活用してMLCCの外観欠陥を検出し、生産ラインの全体的な検査効率をさらに向上させます。
使用AIによるベアリングねじ欠陥検出
SolvisionのAI視覚検査技術は、ベアリングのねじ欠陥を鮮明に検出し、ベアリング製品の品質を保証します。肉眼で見えない欠陥の問題を解決し、生産ラインの生産性を向上させます。
ウェハーダイシングにおける欠け欠陥の検出
ひび割れの位置、サイズ、形状は毎回異なり、従来の光学検査ではこのような予測不可能な欠陥を正確に識別することは困難です。
ウェハーダイシングの品質管理
SolVisionのインスタンスセグメンテーションツールを使用して、不規則な線や多重ドリリングの欠陥をサンプル画像にラベル付けし、AIモデルをトレーニングします。
AIによるパッケージシール検査
深層学習技術に基づき、SolVisionは完璧なパッケージと潜在的な変動を比較することでシールが完全かどうかを判断できます。
ステンレス鋼チューブの外観検査
SolVisionの優れた認識能力により、識別番号の見た目や光の屈折レベルに関係なく、自転車のOCRが正確に実行されます。
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。
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。
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。
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を使用したコイン認識
SolVisionは、酸化や状態に関係なくさまざまなコインを認識できます。一度訓練されたAIモデルは、コインのバッチを正確に額面ごとに分類します。
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。
自動野菜AI視覚検査
SolVisionを使用した野菜AI視覚検査は、わずか50ミリ秒でアーティチョークの向きの100%の正確さを達成し、食品生産の効率を向上させました。
卵殻の品質検査と分類の解決策
SolVision AI画像プラットフォームのインスタンスセグメンテーション技術を活用し、画像サンプル内の卵の殻のひび割れの欠陥位置を特定し、AIモデルのトレーニングに使用します。トレーニングが完了すると、AIによって卵殻表面の孔やひび割れの状態が検査され、分類されます。これにより、卵の食品安全性と商品価値が向上します。
AIを活用したHVAC溶接品質検査
SolVision AI は HVAC の溶接検査を実行し、溶接欠陥をリアルタイムで検出することで、安定かつ一貫した品質を確保し、エラーや手直しのリスクを低減します。
AIを活用したBGAはんだ接合検査
SolVision AI は BGA はんだ接合の欠陥を検出し、PCB および半導体製造における検査の一貫性、精度、ならびに生産ラインのリアルタイム品質管理を向上させます。
安全規格認證マーク印刷不良検出
国内外の安全規格認証マークには、CEやEACなど多くの種類があり、それぞれ異なるマークが使用されています。大量印刷の過程では、情報が多すぎると過剰印刷や印刷漏れの検出が難しくなり、製品の販売や使用に影響を及ぼす可能性があります。 SolVision AI映像ツールを活用し、AIモデルを訓練します。訓練が完了したAIモデルは、自動ですべての差異を検出・マークし、版面の印刷不良を特定します。
積層セラミックコンデンサ（MLCC）の欠陥検出
AI視覚技術を活用してMLCCの外観欠陥を検出し、生産ラインの全体的な検査効率をさらに向上させます。
使用AIによるベアリングねじ欠陥検出
SolvisionのAI視覚検査技術は、ベアリングのねじ欠陥を鮮明に検出し、ベアリング製品の品質を保証します。肉眼で見えない欠陥の問題を解決し、生産ラインの生産性を向上させます。
ウェハーダイシングにおける欠け欠陥の検出
ひび割れの位置、サイズ、形状は毎回異なり、従来の光学検査ではこのような予測不可能な欠陥を正確に識別することは困難です。
ウェハーダイシングの品質管理
SolVisionのインスタンスセグメンテーションツールを使用して、不規則な線や多重ドリリングの欠陥をサンプル画像にラベル付けし、AIモデルをトレーニングします。
製品ラベルのAI検査
AIディープラーニングを使用して、Solomon SolVisionのインスタンスセグメンテーションツールは、不規則または微妙であっても、ラベル上のさまざまな種類のテキストおよび数字の欠陥を学習できます。
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。
製品ラベルのAI検査
AIディープラーニングを使用して、Solomon SolVisionのインスタンスセグメンテーションツールは、不規則または微妙であっても、ラベル上のさまざまな種類のテキストおよび数字の欠陥を学習できます。
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。
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。
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。
製品ラベルのAI検査
AIディープラーニングを使用して、Solomon SolVisionのインスタンスセグメンテーションツールは、不規則または微妙であっても、ラベル上のさまざまな種類のテキストおよび数字の欠陥を学習できます。
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。
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。
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。