導入事例

Solomonは、AccuPickの3D AI定位技術とSolScan 2.3 MPスキャナーに基づいて、Motion Techniqueが各部品の潜在的な方向を正確に識別できるようにしています。AccuPick ROSの経路計画により、ロボットが選別タスクを実行する際にゴミ箱との衝突を回避できるように保証されています。

プリント回路基板(Printed Circuit Board, PCB) は電子部品の中でも最も重要な部品で、各種電子部品を搭載しています。プリント回路基板を実装した後、部品の種類や位置など部品が正しく組み込まれているかを必ず詳細に確認をしなければなりません。これにより初めてPCBA(PCB Assembly)が正しくなされていることを確認できるのです。

ゴルフクラブヘッドはセットの中で最も重要な部分であり、消費者はクラブヘッドの仕上がりを非常に重要視します。 クラブヘッドは鋳造材と鍛造材を組み合わせて作られており、クラブヘッドには製造上の小さな欠陥が見られることがよくありますが、これは工場出荷前に検出して修正する必要があります。 しかし、ブランド名やデザインパターン、クラブヘッドの一部に金属の輝きがあるため、検品が非常に難しいのです。

エンジン番号は焼印でエンジンに印刷されていますが、エンジン番号を撮影すると、影に邪魔されて文字が不揃いになったり、背景が不揃いになったりして、機械では読み取れません。 手作業で目視検査をしても、生産ラインでエンジン番号をすぐに特定することは容易ではありません。

電源装置内部の部品や配線は複雑であり、検査対象の背景が干渉してしまい視覚的な認識・判断を誤らせることが多いです。一方でワイヤーは容易に変形する部品であり、作業者によって異なる配列や経路で組み込まれてしまいます。これらのファクターにより目視や従来式の光学検査では品質管理が非常に困難となります。

従来のAOIの課題：光の屈折、接着剤のクリープ、接着剤の流出ダイボンディング用接着剤は透明であるため、光源の屈折が生じて特徴判定に影響を与えることや、接着剤のクリープやスピルが一定の位置や形状ではないため、従来の光学式AOI検査ではルールを作ることができませんでした。

SolVisionのAIプラットフォームのセグメンテーション技術により、良品と不良品それぞれの画像の特徴を学習できます。それによりブリスターパックそれ自体と内容物について高速に認識し分類することが可能です。

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。