SolMotion導入事例

ビジョンガイドロボティクスによる3Dオブジェクトの位置決め

課題

電気自動車のドアの検出とテスト

自動車生産では、最終的に車両を完成させる前に、組立ライン上でさまざまなコンポーネントを位置づけてテストする必要があります。例えば、電気自動車のドアは、各ドアのボタンを押して全機能が正常に動作することを確認する必要があります。しかし、異なる車種が交互に製造される従来の生産ラインでは、ドアのサイズやデザインの違いが位置のシフトを引き起こし、ロボットがボタンを見逃す可能性があるため、品質検査が不十分になることがあります。

graphic showing robotic grinding of metal bicycle frame using SolMotion VGR software

挑戦

従来の製造業における硬直性の克服

従来の自動車製造業では、生産プロセスはオブジェクトやツールの固定された位置に依存しています。このような設定で使用される通常のロボットには、生産部品の位置に応じて動きを適応させたり、オブジェクトが正しく配置されているかどうかを判断する能力が欠けています。その結果、この制限を解決するには、複雑な位置決めシステムや高価なセンサーを使用する必要があり、切り替え時間が長くなることがよくあります。製造ラインが今ではより多様な製品をより少ない数量で生産することが期待されているため、これらの課題は業界にとって大きな障害となっています。

ソリューション

精度と適応性:SolMotionが複雑な組立プロセスを向上させる

複雑な産業、例えば電子および自動車の組立のような産業では、必要な柔軟性を実現するために、現代の自動化ソリューションの役割は重要です。 SolMotionの最先端のAI技術は、位置、方向、外観に関係なく、ランダムに配置された部品を効果的に検出することによって、追加のハードウェアの取り付けが不要であるため、重要な役割を果たします。 この優れた機能は、高品質な3Dポイントクラウドをトレーニングされたゴールデンサンプルと比較することによって実現されます。 その結果、システムは車のドアとボタンの位置を正確に特定し、ロボットが品質検査を効率的に実行するために動作経路を適応させることができます。

さらに多くのケース
  • インテリジェントなリモート施設管理

    機械ビジョンは、光学文字認識(OCR)を実行するために利用されます。この情報はクラウドに送信され、検査レポートを作成し、工場のオペレーターがモバイルデバイスを介して施設の検査を簡単に監視できるようにします。
  • 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。
  • 飲料パッケージ印字の検査とトレーサビリティ確保

    SolVisionのAIによるセグメンテーション技術により、アルミキャップ上の印字をAI学習させ、文字の認識が可能となります。高速で流れる製品に印字された文字を高精度で認識し、印字不良を発見するほか、トレーサビリティの大幅な強化と効率化につながります。
  • 土木インフラの監視と検査

    META-aiviは、ポンプステーションで計量レベルやパネルのインジケーターライトを常に監視し、すべてが正常に動作し、安全範囲内であることを確認するために、AIモデルとOCR(光学文字認識)技術を使用しています。