食品産業

AIベースの自動セルフチェックアウトにより、国際的なドーナツチェーンがチェックアウト効率を向上させ、顧客の待ち時間を短縮し、店舗運営を強化しました。

人工知能を活用したSolVisionは、生産の不一致を検出するための視覚検査を自動化します。リアルタイムの製品画像をゴールデンサンプルと比較することによって。

AIによる精密なコーヒーカプセル包装、色と反射メタルの課題を克服した自動包装シーケンス検出。

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。

全国的スーパーマーケットチェーンにおいて、META-aiviは商品の誤配置、在庫不足、新入社員のトレーニングなどの課題に対処することで、棚の整理を革命化しました。

SolVisionを使用した野菜AI視覚検査は、わずか50ミリ秒でアーティチョークの向きの100%の正確さを達成し、食品生産の効率を向上させました。

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。

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。

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。