欠点検出

  • 卵殻の品質検査と分類の解決策

    SolVision AI画像プラットフォームのインスタンスセグメンテーション技術を活用し、画像サンプル内の卵の殻のひび割れの欠陥位置を特定し、AIモデルのトレーニングに使用します。トレーニングが完了すると、AIによって卵殻表面の孔やひび割れの状態が検査され、分類されます。これにより、卵の食品安全性と商品価値が向上します。

  • Car painter in protective clothes and mask painting automobile bumper with metallic paint and varnish in chamber workshop.

    自動車の鋼板塗装のAI欠陥検査

    AIビジョン技術を活用して自動車の鋼板塗装の欠陥を検出し、全体的な効率を向上させ、生産ラインの生産性を高めます。

  • a welder welding a piece of metal with sparks

    溶接ビード欠陥検出

    AIモデルは、適格な溶接ポイントに対して訓練され、システムにアップロードすることができます。これにより、ARメガネやタブレットデバイスを使用して溶接されたセクションをAI検査し、欠陥のある溶接を迅速に認識できます。

  • cable and connector for USB, Type-C, Micro USB, Lightning, on a white background in isolation, collage

    各種ケーブルのAI画像認識・分類・欠点検知

    従来、多種多様な輸送ラインに依存していたため、物体を人力で識別することが疎漏を招く可能性がありましたが、最先端のAI+AR技術を活用することで、現場の人員が異なる輸送ラインの種類を迅速に識別し、自動的に出荷システムに組み込むことができます。

  • presence/absence detection of PTP using SolVision AI inspection software

    ブリスターパック品質管理

    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。

  • グラデーションガラス瓶の欠陥検出

    グラデーションガラスのボトルは、サンドブラスト加工でマットに仕上げられています。 製造工程でよく見られる不具合の種類は、ボトルの色ムラや黒点ですが、AOI法では、はっきりとしたパターンがないため、検出が困難です。

  • various colored yarn bobbins

    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。

  • green bottle lot

    ガラス瓶のカビ汚れ検査

    ガラス瓶内壁のカビ汚れは洗浄消毒工程後も残留し易く、洗浄の段階で検査排除できれば理想的です。しかし、洗浄ライン上で回転しながら移動するビンは常に一定方向に定まらず、ビンの印刷もあるため肉眼ではカビを見つけることは難しく、従来式の光学検査方式(AOI)でも手に負えません。

  • 3 pairs of ankle socks on a white background

    靴下の外観不良検出

    靴下の生産工程は、デザイン、編立、縫製、旋盤、成形、そして最後に品質検査と包装に分けられます。 繊維産業は労働集約型の産業であり、品質管理のチェックポイントである目視検査はもともと手作業で行われていましたが、検出率が低いだけでなく、視覚疲労で靴下の外観検査も遅れることがあります。