SolVision導入事例

AIによるサージカルマスク検査

お客様

顧客はアジアに拠点を置く医療用品メーカーです。

課題

自動化されたマスク生産における品質確保

医療用マスクは、細菌、体液、空中粒子、ウイルスからの保護において重要な役割を果たします。その生産は主に自動化されており、素材のカット、耳バンドの溶接、包装などのプロセスは機械によって処理されます。しかし、この自動化にもかかわらず、品質検査は労働集約的な作業であり、各マスクが必要な基準を満たしているかどうかを確認するためには手動の努力が必要です。

挑戦

従来の検査方法でマスクの欠陥を特定する

マスクの欠陥は多岐にわたり、ワイヤーや部品の欠如、不正な縫製、裂け穴、汚れ、端の突起、層の損傷などがあります。さらに、マスクは生産ラインに沿って無作為に分布していることが多く、検査プロセスをさらに複雑にします。これらのバリエーションと不規則性のため、従来の検査方法では、すべての潜在的な欠陥を効果的かつ効率的に特定することが困難です。

ソリューション

AIによる欠陥検出

SolVisionは、画像ベースの検査システムを実装することで、多くの欠陥のバリエーションの課題に対応します。このシステムでは、サンプル画像上でマスクの欠陥にラベルを付け、これを使用してAIモデルをトレーニングします。一度モデルがトレーニングされると（SolVisionではわずか数秒で完了します）、AIはキャプチャされた画像内のさまざまな欠陥を正確に認識し、生産ライン上で不良マスクを即座に特定できるようになります。