課題
ハードウェアケーシングの品質管理
一貫した品質を確保するために、PCなどの消費者向け電子機器は、組み立て前にハードウェアケーシングの検査が必要です。
挑戦
反射面の検査の難しさ
通常の照明条件下では、金属表面のような微細な欠陥、例えば傷などは、人間の目ではほとんど見えません。これにより、手動の検査作業が難しくなります。
ソリューション
SolVisionを使用した効率的な検査と分類
SolVisionのセグメンテーションツールを使用することで、AIビジョンシステムは特徴に基づいてさまざまな欠陥を識別するように訓練されます。それは次に、’明らかな欠陥’、’小さな欠陥’、’微細な欠陥’などのカスタマイズ可能なグループに欠陥を分類するデータベースを構築します。AIの深層学習により、システムは欠陥を認識し、より小さな許容可能な欠陥を無視することで、検査の精度と速度を向上させます。これにより、不適切な製品が組立プロセスに入ることが防止されます。
分類
顕著な欠陥
軽微な欠陥
微細な欠陥