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石化业
使用AR + AI 进行塑胶生产SOP 验证
META-aivi AR + AI 即時 SOP 驗證改善一家生產高性能材料的企業,提高效率並減少了停機時間。
META-aivi
成功案例
标准操作程序验证
石化业
使用AI 筛选轮胎橡胶化合物
AccuPick AI 透過無縫整合和避免料箱碰撞來優化輪胎生產中的橡膠化合物料箱揀選,從而增強材料處理。
成功案例
AccuPick
汽车业
深框无序抓取
物料取放搬运
石化业
使用扩增实境和人工智慧进行仪表测量
運用META-aivi快速進行設備儀表數值監控,改善人工抄寫的失誤率及低效,一舉提升儀表數據數位化。
成功案例
META-aivi
OCR光学字符识别
测量表读数
石化业
塑胶零件料箱取放
所罗门屡获殊荣的AccuPick 3D智能取放系统,融合了3D机器视觉和深度学习的创新取放技术,让机器人具有类似人的视觉与大脑一样的思考能力,显著提高机器人执行的精确力度。
成功案例
AccuPick
制造业
深框无序抓取
石化业
META-aivi SOP智能工安巡检
在石化工厂的环境中,充满许多大型化学槽车,其专门承载危险性较高的化学液体及气体,以提供大型工厂使用。然而,由于化学品危险性高,装卸过程中如有任何一个环节出错,恐导致大量化学品泄漏,造成可能的财物损失、人员安全问题以及环境污染等严重工业灾害。故如何落实人员正确的操作流程与减少人为错误,是工厂安全的关键之一。
石化业
META-aivi
建造业
成功案例
标准操作程序验证
物流业
质量/安全检查
压花石膏板瑕疵检测解决方案
石膏板出厂前,瑕疵情形皆须确实检出。然而,由于压花石膏板的外观特性,瑕疵在复杂背景中模糊,无法以AOI及人眼确实辨识。使用所罗门 SolVision AI影像平台技术,撷取板材上的脏痕、过大压花图案以及压花不清等瑕疵,可确实检出并定位板材上的瑕疵,具体提升石膏板板材的质量与良率。
SolVision
建造业
成功案例
瑕疵检测
石化业
快速辨识轮胎内胎印刷编码
轮胎在制程的环节经历许多高压、高负荷与高温差的工序,使内胎表面字迹模糊且刷色深浅不齐,影响内胎编码的辨识度,不利于人工辨识与传统AOI检测。利用SolVision工具,针对轮胎内胎编码的数字与形状进行拍摄,进行AI模型训练,能成功辨识,有效改善编码辨识的正确率。
SolVision
OCR光学字符识别
成功案例
汽车业
石化业
精准辨识多种橡胶射出成型瑕疵
橡胶射出成形采用AOI检测塑料缺陷时,由于瑕疵种类及位置多变,易遇橡胶射出瑕疵样品不足使得瑕疵定性定量困难,检测精准度不足。利用SolVision AI瑕疵检测,针对橡胶射出成品瑕疵形状与颜色建立数据库,AI学习可后辨识种类及位置多变的瑕疵。有效解决橡胶射出成品瑕疵不固定的检测问题。
SolVision
成功案例
瑕疵检测
石化业
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