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。
ケーブル絶縁体の欠陥検出
AIビジョン技術を活用してケーブルの絶縁体外観に欠陥があるかどうかを検出し、生産ラインの検査効率を向上させる。
レンチの欠陥検出
AIビジョン技術を使用してモンキーレンチの外観に欠陥があるかどうかを検出し、製品品質をさらに向上させる。
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。
クッキー外観欠陥検査
AI視覚技術を活用してクッキーの外観欠陥を検出し、生産ラインの全体的な検査効率を向上させます。
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。
パッケージ化された半導体チップの検査
異常検出ツールは、ディープラーニング技術を使用して、AIモデルに「完璧な」ウェハのサンプル画像を学習させます。
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による細胞の視覚的識別と分類
SolVisionの高度なAIモデルを展開して、従来のAOIシステムでは検出や判別が難しい細胞の変異を識別し、分類します。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
ケーブル絶縁体の欠陥検出
AIビジョン技術を活用してケーブルの絶縁体外観に欠陥があるかどうかを検出し、生産ラインの検査効率を向上させる。
レンチの欠陥検出
AIビジョン技術を使用してモンキーレンチの外観に欠陥があるかどうかを検出し、製品品質をさらに向上させる。
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。
パッケージ化された半導体チップの検査
異常検出ツールは、ディープラーニング技術を使用して、AIモデルに「完璧な」ウェハのサンプル画像を学習させます。
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。
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。
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。