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欠点検出
自動野菜AI視覚検査
分類
SolVision
欠点検出
食品産業
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。
欠点検出
SolVision
導入事例
食品産業
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。
品質/安全検査
SolVision
導入事例
欠点検出
自動車産業
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。
導入事例
META-aivi
各種製造業
品質/安全検査
欠点検出
自動車産業
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。
導入事例
SolVision
有/無
欠点検出
生化学産業
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。
SolVision
スマート製造業
各種製造業
欠点検出
生化学産業
食品産業
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。
導入事例
SolVision
欠点検出
紡織産業
ガラス瓶のカビ汚れ検査
ガラス瓶内壁のカビ汚れは洗浄消毒工程後も残留し易く、洗浄の段階で検査排除できれば理想的です。しかし、洗浄ライン上で回転しながら移動するビンは常に一定方向に定まらず、ビンの印刷もあるため肉眼ではカビを見つけることは難しく、従来式の光学検査方式(AOI)でも手に負えません。
導入事例
SolVision
欠点検出
食品産業
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