導入事例

ソロモンの最先端のロジスティクスソリューション、AccuPickは、AIアルゴリズムと3Dイメージングを活用して、未知のアイテムをピックアップする際に先頭を走る存在として、ブラインドテストで登場しました。

AccuPickは、ソロモンのスマートビンピッキングソリューションであり、顧客にワークステーション内で50種類以上の異なる部品を識別できる包括的なビジョンシステムを提供します。

Solomonは、AccuPickの3D AI定位技術とSolScan 2.3 MPスキャナーに基づいて、Motion Techniqueが各部品の潜在的な方向を正確に識別できるようにしています。AccuPick ROSの経路計画により、ロボットが選別タスクを実行する際にゴミ箱との衝突を回避できるように保証されています。

ソロモンのVGRソリューション「SolMotion」は、最先端のAIと3D技術を使用して、車両のシーリングなどの複雑な製造作業を支援します。

SolVisionのOCRを使用することで、識別番号を解析し、数値データに変換してデータベースに記録し、車両識別番号とリアルタイムで接続することができます。

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。

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。