Solvision AIビジョン検出技術を活用して、製品の欠陥を迅速に検査し、医薬品の品質を確保するとともに、人力検査のエラーを減少させ、生産ラインの生産性を向上させます。

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。

全国的スーパーマーケットチェーンにおいて、META-aiviは商品の誤配置、在庫不足、新入社員のトレーニングなどの課題に対処することで、棚の整理を革命化しました。

META-aiviは人工知能を使用して、パイプのサイズの変化を即座に正確に識別します。高速カウント機能を使用すると、すべての異なる部品が数秒以内に分類およびカウントされます。

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。

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。

META-aiviがAIを活用して廃棄物管理を最適化し、エラーを減らし、汚染を防ぎながらプラスチック部品のリサイクルの効率を向上させる方法を探ります。

従来、多種多様な輸送ラインに依存していたため、物体を人力で識別することが疎漏を招く可能性がありましたが、最先端のAI+AR技術を活用することで、現場の人員が異なる輸送ラインの種類を迅速に識別し、自動的に出荷システムに組み込むことができます。