a close-up of a machine

SolVision導入事例

AIを使用したレーザー溶接欠陥検出

課題

精密レーザー溶接

さまざまな溶接方法の中でも、レーザー溶接は集束光ビームを使用して材料を迅速に溶かし、蒸発させ、冷却し、固化させることで強力な接合を作り出します。セットアップが簡単で、耐熱材料に対しても迅速かつ精密な溶接が可能です。この技術は、従来の溶接方法と比べて優れた効率と品質を提供します。
Interface of SolVision performing laser welding defect detection using AI

挑戦

一貫した溶接検査の確保

レーザー溶接には主に、熱伝導溶接とキーホール溶接(深部浸透溶接とも呼ばれる)の2つの方法があり、それぞれ異なる溶接特性を持ちます。しかし、溶接位置やパターンが絶えず変化するため、ルールベースの検査システムでは、織りパターンを正確に識別したり、溶接ミスやその他の製造エラーを検出するのが難しい場合があります。その結果、手動による溶接欠陥検査が通常行われ、一貫性のない溶接品質に繋がることがあります。

ソリューション

AI駆動の溶接品質管理

SolVisionは、溶接品質管理を強化するAIベースの視覚検査システムです。ゴールデンサンプル画像を使用してAIモデルをトレーニングし、SolVisionは従来の検査方法を超える精度と効率で溶接の不一致を迅速かつ正確に検出します。このインテリジェントシステムは、分類およびセグメンテーションAIツールを使用して、溶接欠陥を正確に識別し、見逃した溶接箇所を特定します。高度なディープラーニング技術を通じて、SolVisionは溶接の織りパターンも分析でき、検査プロセスをさらに最適化します。

欠陥検出

Laser welding golden sample

ゴールデンサンプル

Laser welding with multiple defects detected

検出された異常

結果

欠陥検出の精度向上
自動パターン分析の実現
検査効率の改善
関連記事
  • Car doors painted shiny gray color in assembling workshop

    AIを使用した車のドア組立検査

    AccuPick + SolVision は、自動車のドア組立検査を最適化し、自動車組立ラインにおける効率、精度、品質を向上させます。
  • 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。
  • AIによるICトレイ検査

    SolVisionはAIを活用してICトレイ検査を強化し、半導体業界における正確な検出と品質保証基準の向上を実現します。
  • Multi Colored Plastic Round Toy

    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。