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。
導入事例
AccuPick
SolVision
META-aivi
SolMotion
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。

