品質検査

META-aiviは、従業員の疲労や人為的なミスのリスクなど、手作業の検査に関連する課題に対処し、食品生産における異物のリアルタイム検出を可能にします。

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。

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。

META-aiviは、主要なIPCメーカー向けにPCBの組立と検出を最適化し、AR + AI検証により精度と効率を向上させます。

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。

META-aiviのAR + AI機能が世界をリードする電気自動車メーカーの一つの電気自動車の組み立て検証と品質管理を向上させた方法を発見してください。

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。

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。

ゴムの射出成型工程では原料品質、機械設備企画、金型設計などが射出成型品の品質に影響を与えるファクターとなります。射出成型品の欠点として一般的に多くみられるのは、外観とサイズの異常です。例えば汚点、空孔、金型の傷の影響、取り出し時に生じる傷などです。