Multi Colored Plastic Round Toy

SolVision成功案例

繊維の欠点検査の最適解

紡績業者は製品の生産効率と品質をどのように保つか

紡績業者の挑戦:繊維製品に対して紡績業者から求められる高品質

川上産業のデメリットと高い労働コストという苦境で、紡績市場では生産効率の向上が課題となっています。高品質・低コストが求められる中で国際競争力と差別化が求められています。

目視検査や従来式光学検査機器の限界

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。

目視検査や従来式光学検査機器では繊維製品の検査効率は低い

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、優れた欠点検査が可能です。紙管や繊維上の多種多様な欠点の特徴を捉え、AIに学習させます。高速且つ高精度で各種欠点を捉え、検査速度の改善、歩留まり向上、品質検査の負担軽減に寄与します。学習件数が多ければ多いほどAIの能力は向上し、生産ラインでその効果を発揮できます。

繊維検査事例

紙管汚れ
紙管破損
紙管汚れ
繊維捩れ
繊維汚れ
ヘアライン
関連記事
  • 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。
  • 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。
  • Car doors painted shiny gray color in assembling workshop

    AIを使用した車のドア組立検査

    AccuPick + SolVision は、自動車のドア組立検査を最適化し、自動車組立ラインにおける効率、精度、品質を向上させます。
  • 快速精準辨識多種橡膠射出成型之瑕疵

    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。