a stack of metal sheets on top of a metal table

SolVision導入事例

金属ケーシングの欠陥検査にAIを使用

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。
Defect inspection of metal casing using SolVision AI visual inspection software

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

Obvious defects detected on a metal casing using SolVision AI vision software

顕著な欠陥

Minor defects detected on a metal casing using SolVision AI vision software

軽微な欠陥

Micro defects detected on a metal casing using SolVision AI vision software

微細な欠陥

結果

製品組立時の不良品を防止しました
検査の精度と速度を向上させました
カスタマイズ可能な欠陥分類
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