SolVision AIによる外観検査

工業自動化ソリューション

SolVision特徴

多岐にわたるAI外観検査のアプリケーション

SolVisionは半導体、LCD、靴、テキスタイル、自動車、溶接、その他を含む非常に広い産業で優れた結果を示しています。
SolVisionはその柔軟性から様々なアプリケーションに適用されており、例えば欠点検知、検出、数量カウント、分類、光学文字認識など応用例は多岐にわたります。

AI学習用サンプル画像は少量でも可

SolVisionはユーザーフレンドリーなデータ拡張ツールであり、ユーザーに新しい現実世界のシナリオシュミレーションを提供します。AI学習に必要なサンプル画像数は、一般的なAI検査ソフトウェアに必要とされる枚数の10分の1だけです。
Solomonのビジョンソリューションでは学習時のラベリング作業時間を大幅に短縮することができます。

使いやすいビジョンシステムのインターフェース

Solomonのソフトウェアは使いやすさに配慮して設計されております。オブジェクトの欠点のタイプに依らず同時にラベリングが可能であることもその一つです。
多種の欠点や特徴を同時に分類する必要がある用途では、非常に便利な設計であるとして好評を得ております。

産業用ロボットとPLC の
インテグレーションがシンプル

SolVisionではコストをかけずに20以上のロボットブランドとビルトインPLC間のTCP/IPやModbusプロトコルでの通信を簡単にインテグレーションできます。
これによりユーザーやシステムインテグレーターは使用するロボットやPLCを比較的自由に選択することが可能です。

同時平行での欠点検知

SolVisionは複数のGPUとグラフィックカードにAIコンピューティングの負荷を分散させることができます。
これにより、同時並行で検知を行わせることができます。

SolVisionの応用

存在検知

ブリスターパックの生産ラインは毎時5,000～40,000パックの錠剤やカプセルを包装しますが、充填時に誤差が生じて不良品が生じることがあります。不良品の種類としては、未充填、ブリスターパックの変形、タブレットの破損、カプセルの内容物漏れなどがあります。

カテゴライズ

SolVisionはAIトレーニング用サンプル画像上で、位置を特定、マークされた卵殻の欠点をディープラーニングで学習します。
作成されたAIモデルは卵殻表面の微細な穴やひび割れを検知し、あらかじめ定められたカテゴリー別に各卵を分類することができます。
これにより、安全基準を遵守しつつ商品価値を高めることができます。

欠点検知

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）では手に負えないものです。

生産ライン上でのSolVisionによる欠点検知

コンタクトレンズの欠点

レーザー溶接の欠点

金属部品のスクラッチ状欠点

チキンナゲットの欠点

SolVision 仕様

SLM VISAI-S100

Module NameSLM VISAI-S100
Operating SystemWindows 10 (64 bit)
CPUMinimum: Intel Core i5 / Recommended: Intel Core i7
グラフィックボード
GPU		Minimum: Nvidia GTX 1070 (RAM: 8GB) / Recommended: Nvidia RTX3080 Ti
メモリー
RAM		Minimum: 16GB / Recommended: 32GB
InterfaceCamera Interface
コーディングインターフェースMinimum : .Net framework 4.5.2
プログラミング言語Microsfot Visual Studio C #, C ++, VB.NET
サードパーティソフトウェアNI LabVIEW 64 bits, Label Me
言語English
画像フォーマットPNG, BMP, JPG, JPEG, JPE, JFIF, TIF, TIFF                 
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