SolVision

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。

一般的な静脈用点滴液の種類はブドウ糖、塩化ナトリウムなど多種に渡ります。また、同じ点滴液でも状況に応じて使用する濃度や容量が異なります。通常ですと、点滴バッグは透明で、点滴液の種類、濃度、容量などが印字されており、中に点滴液が充填されています。

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。

食品加工業では衛生と安全が非常に重要で、加工途中での品質保証(Quality Assurance, QA)と品質管理は製品の品質と水準を高める鍵となっています。食料品をハイスピードで大量生産を行うライン上では外観検査が製品品質を守る最重要防御線となります。

デジタル化の困難点：従来のメーターのインターフェースの限界: 従来のガス監視機器は、ダッシュボードに表示されるものの、デジタルインターフェースがないため、数値情報を即座に中央監視システムにアップロードすることができず、プロセス全体のデジタル化に支障をきたしていました。