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金屬加工業
利用機器人實現自動化鐵軌接縫板去毛邊處理
使用了SOLMON公司的AI 3D機器視覺技術Solmotion來進行接縫板的位置識別。準確地識別接縫板端面進行毛邊修整的位置並進行了修正。在毛邊修整過程中,我們在接縫板流動到修整位置之前的一側安裝了Solmotion的攝像頭系統,用於解析接縫板的截面。
SolMotion
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成功案例
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視覺導引機器人
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金屬加工業
挑選未經拋光的金屬加工物件進行CNC加工
由於青銅零件小而重,再加上隨機擺放於料箱中,視覺系統難以精準辨識物件,導致機械手臂夾取出現異常。搭配AI、3D技術,能定位和生成3D拾取點,實現精準取放效果。
成功案例
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AccuPick
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料箱內隨機取放
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組裝檢測
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製造業
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金屬加工業
META-aivi 智能快速計數
運用META-aivi的快速計數功能,針對尺寸不同的料件進行AI模型訓練,META-aivi即可快速辨認與計算數量,所得出的結果可立即顯示在行動裝置上。同時,計算出的結果可與MES系統連接,減少人員盤點錯誤的發生,大幅增加入庫資料正確性,提升庫存管控效率。
META-aivi
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分類辨識
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成功案例
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製造業
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計數
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金屬加工業
不鏽鋼管字元辨識解決方案
目前仍採用人力進行自行車車身號碼的辨識與登錄,耗費人工且效率低,若使用AOI進行字元辨識,因不鏽鋼管表面為圓弧曲面,打光容易造成反射,不論以人工或者AOI檢測,針對曲面、反光不鏽鋼管上字樣的辨識皆較為困難。所羅門結合機器視覺與人工智慧,對於光學字元辨識可以得到極佳的辨識效果。
成功案例
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OCR字元辨識
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SolVision
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建造業
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金屬加工業
高爾夫球桿頭品質檢測解決方案
高爾夫球桿頭是球具組合中最重要的部份,消費者十分重視桿頭完成面的細緻程度。運用SolVision AI影像技術,將影像樣本中高爾夫球桿頭上的細微瑕疵逐一標註,藉以訓練AI模型,訓練完成後的AI模型即能不受商標、紋路及金屬光澤的影響,定位並標註所有細微的表面瑕疵。
成功案例
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SolVision
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瑕疵檢測
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製造業
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金屬加工業
金屬加工沖壓件表面瑕疵檢測解決方案
金屬加工沖壓件上可能出現的瑕疵種類繁多且形態不一,油汙及水漬更是不易觀察。另一方面,金屬加工件在取像時的亮度也各有差異,造成AOI瑕疵檢測的執行相當不易。金屬加工品的品管助手:AI瑕疵檢測,經訓練的AI模型可輕易檢出各式沖壓件上的瑕疵,大幅提升產品的表面品質。
成功案例
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SolVision
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分類辨識
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汽車業
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製造業
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金屬加工業
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電子業
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