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プリント回路基板(PCB)部品実装検査
プリント回路基板(Printed Circuit Board, PCB) は電子部品の中でも最も重要な部品で、各種電子部品を搭載しています。プリント回路基板を実装した後、部品の種類や位置など部品が正しく組み込まれているかを必ず詳細に確認をしなければなりません。これにより初めてPCBA(PCB Assembly)が正しくなされていることを確認できるのです。
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ゴルフクラブヘッドの品質検査ソリューション
ゴルフクラブヘッドはセットの中で最も重要な部分であり、消費者はクラブヘッドの仕上がりを非常に重要視します。 クラブヘッドは鋳造材と鍛造材を組み合わせて作られており、クラブヘッドには製造上の小さな欠陥が見られることがよくありますが、これは工場出荷前に検出して修正する必要があります。 しかし、ブランド名やデザインパターン、クラブヘッドの一部に金属の輝きがあるため、検品が非常に難しいのです。
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自動車エンジン番号高速読取ソリューション
エンジン番号は焼印でエンジンに印刷されていますが、エンジン番号を撮影すると、影に邪魔されて文字が不揃いになったり、背景が不揃いになったりして、機械では読み取れません。 手作業で目視検査をしても、生産ラインでエンジン番号をすぐに特定することは容易ではありません。
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電源装置内部の配線検査
電源装置内部の部品や配線は複雑であり、検査対象の背景が干渉してしまい視覚的な認識・判断を誤らせることが多いです。一方でワイヤーは容易に変形する部品であり、作業者によって異なる配列や経路で組み込まれてしまいます。これらのファクターにより目視や従来式の光学検査では品質管理が非常に困難となります。
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半導体ウェハパッケージ工程向け接着剤欠陥検出ソリューション
従来のAOIの課題：光の屈折、接着剤のクリープ、接着剤の流出ダイボンディング用接着剤は透明であるため、光源の屈折が生じて特徴判定に影響を与えることや、接着剤のクリープやスピルが一定の位置や形状ではないため、従来の光学式AOI検査ではルールを作ることができませんでした。
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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。
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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。
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タイヤ裏側コードを素早く特定
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。
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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。
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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。
