導入事例

AI視覚技術を活用してクッキーの外観欠陥を検出し、生産ラインの全体的な検査効率を向上させます。

AccuPick AIはシームレスな統合とバケットとの衝突回避を通じて、タイヤ生産におけるゴム化合物バケットピッキングを最適化し、材料処理を強化します。

運用AI視覚技術で金属ガスケットの外観に欠陥があるかを検出し、生産ラインの検査効率を向上させます。

SolvisionのAI視覚検査技術は、ベアリングのねじ欠陥を鮮明に検出し、ベアリング製品の品質を保証します。肉眼で見えない欠陥の問題を解決し、生産ラインの生産性を向上させます。

ソロモンのAccuPickがどのようにAIを活用して自動包装を最適化し、さらに30万個のNDP包装を組み立て、効率を向上させ、人件費を50％削減したかについて説明します。

META-aivi AR + AIリアルタイムSOP検証が、パフォーマンス材料会社のプラスチック製造を改善し、効率を向上させ、ダウンタイムを削減。

AccuPickは精密なビンピッキングでCNC加工を最適化します。AccuPick + SolScanがAIを活用して機械の稼働作業を効率化する方法をご覧ください。

異常検出ツールは、ディープラーニング技術を使用して、AIモデルに「完璧な」ウェハのサンプル画像を学習させます。

ひび割れの位置、サイズ、形状は毎回異なり、従来の光学検査ではこのような予測不可能な欠陥を正確に識別することは困難です。