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。
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。
自動車エンジン番号のOCR文字認識
Solvision AIビジョン検出技術を活用して、自動車エンジン上の文字を迅速かつ正確に識別し、人間の目視による認識エラーを減らし、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。
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。
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。
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。
従来のメータのデジタル化ソリューション
デジタル化の困難点：従来のメーターのインターフェースの限界: 従来のガス監視機器は、ダッシュボードに表示されるものの、デジタルインターフェースがないため、数値情報を即座に中央監視システムにアップロードすることができず、プロセス全体のデジタル化に支障をきたしていました。
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。
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。
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。