META-aiviがプラスチック製造業に与える影響を探る。ゲージメーターの読み取り速度が70％高速化し、データの自動アップロードが実現し、メーターの読み取りエラーが減少した。

機械ビジョンは、光学文字認識（OCR）を実行するために利用されます。この情報はクラウドに送信され、検査レポートを作成し、工場のオペレーターがモバイルデバイスを介して施設の検査を簡単に監視できるようにします。

タイヤは製造工程で高圧・高荷重・高温の工程を多く受けます。現場の機械や材料から発生する粉塵に加え、印刷工程の長期運転により、内管の表面がぼやけたり、色ムラがあり、裏側認識に関する影響があります。大量生産後の手動認識は認識度が悪く、従来のAOI検出を使用すると、デジタル印刷がクリアでなくても効果的に認識できない。

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。

SolVisionのAIによるセグメンテーション技術により、アルミキャップ上の印字をAI学習させ、文字の認識が可能となります。高速で流れる製品に印字された文字を高精度で認識し、印字不良を発見するほか、トレーサビリティの大幅な強化と効率化につながります。