SolVision

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。