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棚の一つ一つに微調整は一切不要：AMRと連動したピックアンドプレース動作を簡単かつ高精度でコピー可能に

アプリケーション内容と顧客ニーズ 自律搬送ロボット(AMR)とロボットアームを組み合わせたアプリケーション(MOMA)ではピックアンドプレースをする保管棚の一つ一つに位置決めの基準となるTM Kandmarkを貼り付けます。このTM Landmarkを基準として製品のピッキングするロボットの動作をティーチングすれば理論上は1回の教示作業で全ての棚でピッキングが可能になるはずです。 これまでの技術的な課題 しかし、実際には貼り付けるランドマークを寸分違わず同じように貼り付ける事や貼り付け側の棚がすべての箇所で全く同じ平面をしているということはあり得ません。  こうした僅かなズレでも、ロボットアームが実際にティーチングされた場所に動く際のズレの原因となり、最悪は干渉・衝突が発生する可能性があります。これらを解決するためには結局すべての棚一つ一つに対して微調整をする必要があり、ティーチングに大きな時間と労力が必要でした。 TECHMANのソリューション この解決策としてTechman RobotはIntelligent Cloning Workflowという画期的なソリューションを導入しました。この方法では棚ごとにティーチングを微調整する代わりに、Landmarkを備えた専用の治具を使用します。この治具に対しての適切なピックアンドプレース位置を、ロボットアームに一度だけ教示すればよいのです。その後、ロボットアームは内蔵のスマートビジョンを使用し、元のスロットのLandmarkと治具のLandmarkの両方を撮影します。 TECHMAN ROBOTは両者の相対関係を自動的に計算し、手動で再教示することなく、ピッキング位置の座標を治具から次の棚の位置へとシームレスに移行できます。   効果とメリット このソリューションによって、ピックアンドプレースの誤差を±1mmの範囲内に抑えながら、ティーチングにかかる時間と工数を大幅に削減します。例えば100個の棚があった場合、従来の手動調整では、各箇所に10分かかり、合計で1,000分を要します。 対してIntelligent Cloning Workflowでは、最初の１か所にかかるティーチング時間は同じ10分、残りの99か所はロボットによる画像認識にそれぞれ1分しかかかりません。総導入時間は1,000分からわずか110分へと短縮され、時間を90%削減するとともに、人的ミスのリスクも大幅に低減します。 結論 TECHMAN ROBOT独自のIntelligent Cloning Workflowによって、従来の一つずつの手作業を共通化された工程に置き換え、大きな時間と工数のコスト削減に成功しました。このソリューションでは同じ場所で複数の形状・品種を扱うような複雑な作業においても、迅速かつ精密なコピーによって自動化導入を容易に実現できるようになります。

プラスチック製トップシールのAI検査：食品包装の安全性向上に貢献

アプリケーション内容と顧客ニーズ 日本の冷蔵・冷凍食品製造業界の大手企業は、さまざまな調理済みサラダを製造しています。包装の重要な工程の1つがトップシール工程です。食品の安全性、鮮度、衛生基準への適合を確保するには、シール部に食材が挟まっていないことが極めて重要です。 お客様は、シール部分に食材が時折挟まるという課題に直面していました。これは、液漏れ、汚染、お客様の不満につながるリスクをもたらしていました。そのため、以下を実現できる信頼性の高い検査システムが必要でした。 サラダ包装のシール端部への食材の侵入を検出する目視検査における人的ミスを最小限に抑えるさまざまな形状や色の食材に対応する生産工程を妨げず、生産効率を維持する これまでの技術的な課題 既存の人による目視検査にはいくつかの問題点がありました。 人の能力の限界：人手作業による検査には個々にばらつきがあり、特に疲労時や大量処理時に顕著でした。見逃し：タマネギなどの透明な食材は、目視で検出することが困難でした。トレーサビリティの問題：各シール部が確実に検査され、記録されたかどうかを確認するシステムがありませんでした。  これらの問題から、生産の速度を落とすことなく不良検出を自動化できる、AIを活用した画像検査システムの必要性が浮き彫りになりました。  TECHMANのソリューション これらの課題に対応するため、トオカツフーズ㈱はビジョンシステムを内蔵したTechman Robotの協働ロボットを使用し、AIを活用した検査システムを導入しました。 このソリューションには、以下が含まれます。 コンベヤー上部に設置したカメラで、シール済みの各サラダ包装の高解像度画像を撮影AI分類モデル：異物（シール部に挟まった食材など）の有無を検出するように学習させる 画像の撮影後、AIモデルはサラダの一部がシール領域に入り込んでいないかを即座に検査します。異物混入が検出された場合、システムはその包装をNGと判定しラインから直ちに除去できるようにしました。   AIモデルの学習 使用したAI機能：分類データセットの構成：OK画像：実際の製品を用いて食材の挟み込みがない正常画像を十分な枚数用意NG画像：トップシールに食材が挟まった例検査ノウハウ：検出精度向上のため、画像を４つの範囲に切り分けて学習します。  効果とメリット 人への依存を低減：AI協働ロボット導入による自動化によって人の疲労や個人差に起因するミスを最小限に抑え、検査の一貫性を確保出来るようになりました。リアルタイムの選別：NG製品を即座に識別し、生産の流れから即座に除去出来るようになりました。検出精度の向上：タマネギのような透明な食材も、人の目視による検査より安定して検出出来るようになりました。拡張性：同じAIベースの学習ロジックを、今後の類似した食品包装の場面にも適用できます。 結論 このトオカツフーズ㈱での導入事例では、AI協働ロボットTECHMANが食品製造の品質保証をどのように変革できるかを示しています。シール不良の検出を自動化することで、同社は消費者の安全性を確保するとともに検査工程を効率化し、食品業界における革新的な自動化に成功しました。

サーバーの出荷前最終検査：AI検査を導入して品質を向上

アプリケーション内容と顧客ニーズ 台湾のある著名な電子機器メーカーは、サーバーの大量生産を専門としています。出荷前の最終段階では、すべての製品について目視検査を行い、コネクター、結束バンド、キャップ、バッテリー、ケーブル配線、SSD、ねじなどの主要部品の有無、位置、状態を確認する必要があります。 従来、この工程は人の目視による検査に大きく依存しており、時間がかかるだけでなく、作業者の疲労によって検査結果にばらつきが生じていました。サーバー構成の複雑化が進むにつれ、不良の見逃し、品質のばらつき、コストのかかる手直しのリスクがさらに高まっていました。 このメーカーでは信頼性と拡張性に優れた検査システムを必要としていました。 複数の種類の部品に対して、一貫した外観検査を実施する人的ミスと検査時間を削減する納品前の品質を安定させる これまでの技術的な課題 検査の手順は標準化されていましたが、手作業による検査工程には、以下の主要な課題がありました。 疲労に起因するミス：長時間の集中力を要求される検査員は、疲労の蓄積と共に微細な問題を見逃すことがありました。一貫性の欠如：作業者ごとに判断が異なり、品質の安定性に影響していました。トレーサビリティの不備：検査結果を記録または追跡する体系的な方法がありませんでした。部品の複雑さ：部品や構成が多岐にわたるため、外観検査の標準化が困難でした。 これらの問題に対して、再現性のある精度を確保し、人手への依存を減らせる自動化ソリューションが必要でした。 TECHMANのソリューション 検査性能を向上させるため、このメーカーは、ビジョンシステムを内蔵したTM AI Cobotと、TM AI+ Trainerという強力なソフトウェアを使用した協働ロボットAI自動検査ソリューションを導入しました。 検査プロセス： 複数のサーバー部品のサンプル画像を基に、「OK」と「NG」のラベルを付けたデータセットを使用してAIモデルを学習させました。サーバーの画像を撮影した後、AIモデルが各領域（コネクター、バッテリー、結束バンドなど）を分類し、部品の有無、品番合否、異常の有無を判定します。NGが検出されると、システムは直ちにその製品を識別し、ラインから排出できます。  主な検査対象： コネクター、キャップ、結束バンドの検出バッテリーの有無とケーブル配線SSDとねじの有無の確認 AIモデルの学習 使用したAI機能：分類データソース：生産現場で直接撮影し、ラベルを付けた画像学習方法：分類済みの画像セットを用いた標準的な教師あり学習   効果とメリット 複数箇所の並列検出：複数の部品を同時に検査することで、サイクルタイムを短縮を実現しました。一貫性の向上：AIの導入により、作業者の練度や体調に左右されない均一な検査判断を実現しました。トレーサビリティの向上：情報追跡と品質保証分析のため、すべての検査結果をデジタルで記録可能になりました。品質の向上とアフターサービス上のリスクを低減：合格したサーバーのみが出荷工程へ進み、製品全体の品質向上に繋がりました。 結論 このメーカーでは、TM AI Cobotによる自動検査ソリューションとして導入することで、時間のかかる人による目視検査作業を、信頼性の高いAIシステムに置き換えることに成功しました。これにより、検査効率とトレーサビリティが向上しただけでなく、最終段階での製品品質も高まり、同社の優れたサーバー製造品質に対する信頼を強化し顧客満足向上に繋げました。

スピーカー組立におけるねじの検査：AI検査の導入で品質管理を強化

アプリケーション内容と顧客ニーズ このユーザーでは、高品質なスピーカーシステムの製造を専門としています。8インチ、12インチ、15インチのモデルを扱うスピーカー組立ラインでは、構造の堅牢性と音響性能を確保するため、すべてのねじが確実に締め付けられていることが不可欠です。しかし、人手作業による組立工程では時折ねじの欠落が発生し、顧客からの苦情、それに伴うクレーム対応、ブランドの評判を損なうおそれにつながっていました。 ユーザーは、以下を実現できるソリューションを求めていました。 人の見落としによるねじ締めのミスをなくす生産ラインの速度を落とすことなく、高精度な品質検査を実施する異なるスピーカーモデルに対応するため、容易かつ短時間でAIの導入と学習が行える これまでの技術的な課題 明確な標準作業手順が整備されていたにもかかわらず、生産現場ではいくつかの重大な課題に直面していました。 人為的ミス：人手作業による検査には品質にばらつきがあり、特に大量生産時には見落としが起こりやすい状況でした。トレーサビリティの欠如：各ねじが適切に締め付けられたかをリアルタイムで追跡することは困難でした。モデルの違い：スピーカーのサイズによってねじの位置と本数が異なるため、すべてに共通する検査方法の標準化は実用的ではありませんでした。  これらの課題から、最小限の設定時間で100%の締め付け確認を保証できる、高精度なな自動検査システムの導入が急務となっていました。 TECHMANのソリューション これらの問題を解決するため、このユーザーではTM AI Cobotを導入し、ねじ締めとAI検査を自動化しました。このソリューションは、産業用ビジョンとAIを組み合わせ、組立中にねじが完全に締め付けられているかを自動的に確認します。 検査ワークフローは、まず組立ライン上部に設置したTMプラグインプレイ製品:Baslerカメラでスピーカーの全体像を撮像します。このカメラはTECHMAN ROBOTと連携しており、ねじ締めが完了すると、ロボットがBaslerカメラを作動させて画像を撮影します。画像はAIモデルによって解析され、ねじの欠落や不適切な締め付けを検出して識別します。不適合製品が見つかった場合は、自動的に異常発生を出力して作業者に通知します。   AIモデルの学習 学習時間：約3分使用したAI機能：AI分類データセットの画像枚数：OK画像100枚、NG画像67枚OK製品：検査に合格し、次の生産工程へ進みます。NG製品：異常として判定され、不良品が後工程へ流れるのを防ぎます。 効果とメリット 人的ミスを最小限に抑制したAI検査リアルタイム判定と自動照合によるトレーサビリティの実現短時間で高精度なAIモデル学習 高品質なAI検査と一体になった協働ロボットソリューションの導入により、ユーザーはねじの欠落に起因する顧客からのクレームと修正の工数を大幅に削減しました。このソリューションでは、検査工程を効率化しながら製品品質、トレーサビリティを確保してます。

自動車製造の生産性を向上：AIを活用したCNCマシンテンディング

アプリケーション内容と顧客ニーズ 変化の速い自動車製造業では、高い精度と効率が極めて重要です。近年、モビリティ技術、電動化、自動運転ソリューションを専門とする世界的な自動車部品サプライヤーが、工場内の重大なボトルネックに取り組むため、Techman Robotと提携しました。目標はもちろん厳格な品質管理を確保しながら、CNC工作機械へのシャフトと歯車の投入・取り出しをシームレスに自動化することです。 これまでの技術的な課題 このユーザーでは、未加工ワークと加工済みワークの両方を扱える信頼性の高い自動マシンテンディングソリューションを必要としていました。しかし、実際の製造環境には、複雑な技術的課題がいくつもありました。 • 不規則な保管状態：ワークはバラ状態で積み重ねられ金属製ボックスの奥深くに保管されており、従来のヴィジョンシステムでは正確な位置特定とピッキングが困難でした。 • 厳しい撮像条件：金属製のシャフトや歯車は切削油で覆われていることが多く、表面の高い反射率によって従来のビジョンシステムが誤認識しやすい状況でした。 • 工程の確認：加工ミスによる無駄なコスト増加を防ぐため、自動化システムには、未加工部品と加工完了部品を確実に識別する認識能力が必要でした。 TECHMANのソリューション これらの課題を解決するため、このユーザーはTM AI Cobotsを導入し、ロボットに標準搭載されているビジョンシステムと高度なAI機能を活用して、CNCへの投入・取り出し工程全体を自動化しました。 このソリューションで実装した主な機能は、以下のとおりです。 • 高度な奥行き認識：内蔵のEIH（Eye-in-Hand）2Dビジョンと距離センサーを組み合わせることで、TechMan Robotは、積み重ねられた金属製ボックスの狭い内部でも、正確にワークの位置を特定してピッキングする事ができます。 • 堅牢なAI物体検出：TechMan RobotはAIによる物体検出機能を使用し、正確な位置決めと把持を実現します。この技術は、高い反射率や大量の油の付着による視覚的な課題を完全に克服します。 • 簡単で優秀なAI分類：部品を「未加工」または「加工済み」に即座に分類するAI分類モデルを導入しました。これにより、正しい未加工材料だけがCNC工作機械に投入され、自動的な品質管理の検査工程として機能します。 効果とメリット このオールインワンで標準搭載されたTechman Robot AIソリューションを導入することで、自動車部品サプライヤーは生産ラインの高度な自動化に成功しました。TM AI Cobotは、マシンテンディングという反復的な単純作業を自動化しただけでなく、適切な加工を保証するために必要な、AIによる検査機能も提供しました。 この画期的なアプリケーションは2024年までに100台を超える導入に成功しています。本事例は、AI VisionとTechMan Robotの統合が、実際の高負荷な製造現場の課題を効率よく解決できることを示しています。

事例共有: AI を活用したビジュアル検査によるファン印刷の品質管理の改善

クライアント幅広い製品に高品質のカスタム印刷ソリューションを提供することに注力している台湾の大手印刷会社。 アプリケーション印刷されたファン製品の自動ビジュアル検査。 課題印刷会社は、特に印刷されたファンの検査において、生産ラインで重大な評価課題に直面していました。積み込みと積み下ろしのプロセスは半自動ですが、検査は依然として手作業であり、品質管理の非効率性につながっています。主な問題は次のとおりです: 一貫性のない手作業による検査: 既存の検査プロセスは人間の検査員に依存していたため、小さな偏差やあいまいな欠陥を検出することが困難でした。人間の検査員は疲れやすいため、手作業によるプロセスは時間がかかり、困難でした。その結果、不適合製品が時折見逃され、顧客からの苦情につながり、ブランドの評判と生産品質に悪影響を及ぼしました。不良な接着剤と位置ずれ: ファンに印刷された材料は、時々正しく接着されなかったり、位置ずれしたりして、欠陥が発生しました。 解決策これらの課題を克服するために、TM AI Cobot が導入され、TM5-900 コボット モデルを使用して AI を利用した目視検査ソリューションを実行しました。このセットアップは、検査プロセスの自動化と精度の向上を目的として設計されました。  印刷されたファンの AI 強化目視検査このソリューションでは、セマンティック セグメンテーション機能と組み合わせたコボットを使用して、欠陥を正確に特定しました。システムは次のように機能しました。 自動検査プロセス:ファンはコンベア上に置かれ、センサーがカメラをトリガーして AI ベースの分析用に画像をキャプチャしました。ファンの横にある円形のライトが最適な照明条件を確保し、システムは接着剤の不具合や位置ずれなどの欠陥を正確に検出できました。効率的な検出とフィルタリング: AI 検査を使用することで、効率が 5 倍向上し、リコール率は 100% になりました。エリアとスコアのしきい値に基づくフィルタリング メカニズムにより、誤検知が最小限に抑えられ、正確で信頼性の高い欠陥検出が保証されました。一貫性のある高速処理:各ファンは約 0.5 秒で検査され、一貫したサイクル タイムが維持され、全体的な効率が向上しました。協働ロボットの検査プロセス  結果テックマンロボットの AI 視覚検査ソリューションを導入したことで、クライアントは大幅な改善を実現しました。主なメリットは次のとおりです。 検査精度の向上: 精度とリコール率の向上により、すべての欠陥製品が効果的に識別され、欠陥ある製品が顧客に届く可能性が減りました。運用効率の向上: 検査プロセスを自動化することで、ファン 1 台あたり 0.5 秒という一貫したサイクル タイムが実現し、品質管理が合理化され、手作業の必要性が最小限に抑えられました。ブランド評判の向上: 欠陥を減らし、製品の高品質を維持することで、クライアントは顧客満足度を高め、ブランドの評判を守ることができました。 このコラボレーションにより、印刷会社は品質管理の課題にうまく対処し、印刷業界における効率的で信頼性の高い検査ソリューションのベンチマークを確立しました。

導入事例：AIビジョン搭載協働ロボットが7kgのアルミインゴット搬送の課題を解決

背景とお客様のニーズ 国際的に有名なオートバイメーカーは、鋳造工程における原材料の搬送部門で大きな障壁に直面していました。このラインでは、21段に積み重ねられたアルミインゴット（1本あたり7kg）を処理する必要がありました。同社は、人手不足と高い人件費の解消、および位置決め精度の向上を目的として、ロボットアームとAIビジョンを統合した自動化ソリューションを早急に求めていました。 課題 労働集約性と労働災害リスク： 7kgの荷重を繰り返し持ち上げ、継続的にかがむ動作は、深刻な労働災害リスクをもたらしており、さらに人手不足がその状況を悪化させていました。視野の制限： インゴットが長いため、標準的なカメラレンズでは近距離で対象物全体を一度のフレームに収めることができませんでした。複雑な積み重ね： インゴットは反射しやすい表面を持ち、21段にわたって交互に積み重ねられていたため、従来のビジョンシステムでは深度と位置の検出が困難でした。コストの制約： お客様は、高価な3Dカメラシステムに代わる費用対効果の高い代替案を求めていました。 ソリューション 当社は、ソフトウェアの能力を活用してハードウェアの限界を克服する、高性能なAIビジョンソリューションを導入しました。 AIインスタンスセグメンテーション（3Dではなく2Dを活用）： 高価な3Dカメラの代わりに、AIインスタンスセグメンテーション技術を利用しました。ディープラーニングにより、標準的な2D画像を使用して積み重ねられたインゴットの輪郭と層を正確に識別し、ハードウェアコストを大幅に削減しました。独自のポジショニングアルゴリズム： FOVの制限に対処するため、長いインゴットの「上部」と「下部」の端を個別に検出する専用アルゴリズムを開発しました。システムが自動的に中心座標を計算し、ロボットアームが重心を正確に把持できるようにしました。  成果とメリット 生産性の向上： 1台のロボットアームで4つのパレットをカバーする作業領域をサポートし、1時間あたり100本のインゴットの搬送を実現しました。費用対効果の高い導入： 高価なハードウェアを高度なAIアルゴリズムに置き換えることで、設備投資を大幅に削減しました。労働災害ゼロの職場環境： 自動化により重量物の運搬を完全に代替し、長期間のかがみ込みや荷重負荷による労働災害のリスクを排除し、従業員にとってより安全な環境を構築しました。 まとめ 本事例は、高度なAIソフトウェアが物理的なハードウェアの限界をいかに効果的に克服できるかを示しています。精密なアルゴリズムと費用対効果の高い2Dビジョンソリューションを通じて、アルミインゴット搬送の複雑な課題を解決しただけでなく、お客様の鋳造工程において、生産効率と職場の安全性の両方でWin-Winの状況を実現する支援をしました。

AIビジョン協働ロボットが7kgのアルミニウムインゴット搬送の課題を解決

背景と顧客ニーズ ある世界的なオートバイメーカーは、鋳造工程の原材料ハンドリング部門において大きな課題に直面していました。このラインでは、21層に積み上げられたアルミニウムインゴット（1本あたり7kg）を処理する必要がありました。クライアントは、高い人件費の解消と位置決めの精度向上を目指し、手作業を代替するロボットアームとAIビジョンを統合した自動化ソリューションを緊急に求めていました。 課題 労働強度と負傷リスク： 7kgの荷重を繰り返し持ち上げ、腰を曲げ続ける作業は、深刻な労働災害のリスクを伴い、人手不足も相まって大きな負担となっていました。視野（FOV）の制限： インゴットが長尺であるため、標準的なカメラレンズでは近距離からオブジェクト全体を1つのフレームに収めることができませんでした。複雑な積み方： インゴットは21層にわたって交互のパターンで積み重ねられており、表面の反射も相まって、従来のビジョンシステムでは奥行きや位置の検出が困難でした。コストの制約：クライアントは、高価な3Dカメラシステムに代わる、費用対効果の高い代替案を探していました。 ソリューション ハードウェアの制限をソフトウェアの能力で克服する、高性能なAIビジョンソリューションを導入しました。AIインスタンスセグメンテーション（3Dではなく2Dを活用）： 高価な3Dカメラの代わりに、AIインスタンスセグメンテーション技術を採用しました。ディープラーニングを通じて、システムは標準的な2D画像から積み重ねられたインゴットの輪郭と層を正確に識別し、ハードウェアコストを大幅に削減しました。独自のポジショニングアルゴリズム： FOVの制限に対応するため、長尺インゴットの「上端」と「下端」を個別に検出する専用アルゴリズムを開発しました。システムは自動的に中心座標を計算し、ロボットアームが重心を正確に掴めるようにします。  結果とメリット 生産性の向上： 1台のロボットアームで4つのパレットをカバーするワークスペースをサポートし、1時間あたり100本のインゴット処理レートを達成しました。費用対効果の高い導入： 高価なハードウェアを高度なAIアルゴリズムに置き換えることで、設備投資額を大幅に抑制することができました。負傷ゼロの職場： 自動化によって重労働が完全に代替され、長期間の屈伸作業や重量物の運搬による労働災害のリスクが排除され、従業員にとってより安全な環境が構築されました。 結論 このケーススタディは、高度なAIソフトウェアがいかに物理的なハードウェアの限界を効果的に克服できるかを示しています。精密なアルゴリズムとコスト効率の高い2Dビジョンソリューションを通じて、アルミニウムインゴット処理の複雑な課題を解決しただけでなく、生産効率と職場環境の安全性の両立を実現しました。

事例共有: 協働ロボットによる 基盤 接着剤の自動検査

背景と顧客のニーズ 電子機器の製造では、基盤 がはんだ付け機に入る前に接着剤の正確な塗布を確実に行うことが、製品の品質にとって重要です。塗布の欠陥が製品の故障につながる可能性があるため、顧客は接着剤の塗布の正確さを確認するための自動検査システムを必要としていました。 接着剤がディスペンシング機の前面に塗布された後、不完全な塗布、漏れ、ビデオ メモリ コンポーネントとの意図しない接触などの問題が発生する可能性があり、検査が必要になります。以前は、検査は手動の監視に依存していましたが、これは人間の疲労、不一致、追跡可能な検査データの欠如を引き起こしがちでした。 課題 手動検査の制限: オペレーターはプロセスを常に監視する必要があり、疲労や誤判断のリスクが高まりました。スタッフの離職率が高い: 検査員によって基準が異なるため、標準化が困難でした。追跡可能性の欠如: 手動検査では画像の保存やデータの追跡ができず、生産管理が複雑になります。ソリューションと主要技術 テックマンロボットのコボット アームは、高度なビジョンと AI 分類技術を統合して、接着剤塗布の正確な検出を保証する自動検査ソリューションを提供しました。上記の欠点を効果的に解決し、自動化されたワークフローを実現します。 イメージングと検出 TM AI Cobot は、はんだ付け機の工程前に 基盤 への接着剤塗布を検査するために導入されましたコボット アームは正しい塗布と間違った塗布を検出し、「OK」(接着剤が適切に塗布されている) と「NG」(接着剤が不足または誤って塗布されている) を区別しましたすべての画像と検査結果は、追跡可能性と工程の最適化のためにデータベースに記録されました AI モデルのトレーニング トレーニング時間: 約 10 分使用される AI 機能: AI 分類データセット サイズ: OK サンプル画像 130 枚、NGサンプル 画像 80 枚OK 製品: 検査に合格し、次の製造段階に進みますNG 製品: 再作業のフラグが付けられ、不良品が工程に進まないようにします パフォーマンス 検査速度: 108 の視覚タスクがわずか 30 秒で完了し、効率が大幅に向上しました99.9% の検査精度を達成誤報率 0.1% 未満過剰率 0.1% 未満 アプリケーション シナリオ 基盤がはんだ付け機に入る前に接着剤の塗布を自動検証製品の欠陥を防ぐための接着剤の不足または誤った配置の特定品質管理のための自動データ収集によるリアルタイム検査  利点 精度と一貫性の向上検査プロセスを自動化することで人為的エラーを排除。AI 分類で 99.9% の精度を達成し、欠陥のない製品を保証。 効率の向上完全に自動化された検査により、手動オペレーターへの依存が軽減。処理時間が大幅に短縮され、生産速度が向上しました。 トレーサビリティの向上AI を利用した検査により、品質管理のためにすべてのテスト結果と画像が保存されました。バーコード読み取りとシリアル番号追跡により、効率的な生産監視が可能になりました。 結論 コボットは、スマートオートメーション、AI 駆動の分類、高度なビジョンテクノロジーを統合することで、基盤 接着剤ディスペンシング検査を変革しました。このソリューションは、精度と効率性を向上させるだけでなく、貴重なトレーサビリティデータも提供し、製造基準の向上と運用コストの削減を実現します。この事例では、メーカーが AI を活用して生産ラインを最適化し、優れた品質管理を維持する方法を示しています。