AR + AIによる接続ケーブル分類
導入背景
電子機器製造におけるケーブル検査・分類
SP Vision Technology Co., Ltd.は、タイを拠点とするシステムインテグレーターであり、接続ケーブルを製造する電子機器メーカー向けにマシンビジョンおよび自動化ソリューションを提供しています。
エンドユーザーの生産ラインでは、USB、HDMI、Lightning、RJ45などの接続ケーブルを対象に、ケーブル種別の識別および数量カウントを行う検査が求められていました。
課題
目視検査およびルールベースAOIの限界
多品種生産環境では、目視検査は作業者の判断に依存するため、検査結果にばらつきが生じやすくなります。
ルールベースのAOI（自動光学検査）は欠陥検出能力を向上させる一方で、頻繁なパラメータ調整が必要となり、照明条件や外観の変化に敏感であるため、誤判定が発生しやすいという課題があります。
また、AOIシステムは事前に定義された欠陥ルールと限定的なデータセットに依存するため、新しいケーブルタイプへの柔軟な対応が難しく、欠陥の見逃しやカウント精度の低下につながる可能性があります。
ソリューション
META-aivi AR + AI外観検査
META-aiviは、AIビジョンを活用し、スマートデバイス上でリアルタイムにケーブルの認識、分類、およびカウントを実現します。
ビジョンシステムのAIモデルは、各ケーブルタイプにつき5〜10枚の画像を用いて学習され、各種ケーブルの識別・分類と数量カウントを行います。また、META-aiviはコネクタ部の欠陥検出にも対応しています。
スマートフォンやタブレットに導入されたAR + AIビジョンシステムは、生産現場でインライン検査および検証を実施し、効率的な品質管理を支援します。
接続ケーブル分類
導入効果
アプリケーション概要
META-aiviは、電子機器製造環境において、接続ケーブルの分類、欠陥検出、およびカウントのためのAR支援型AI検査を実現します。これにより、多品種生産ラインにおける一貫性のある外観検査を支援します。