製品とソリューション

PRODUCTS AND SOLUTIONS

SMore スマート工場のAIソリューション

SMore Factoryは、生産、品質管理、機器のメンテナンスなどを含む製造プロセスの完全なデジタル化ソリューションを提供します。また、フルスタックでワンストップのAIソリューションを提案いたします。
製品紹介

製品紹介

SMore ViMo(Vision Inspection and More)は、スマート工場のためのエンドツーエンドのビジョンAIシステムであり、モデルトレーニングとモデル推論という2つの主要なエンジンによって設計および開発されています。

AIモデルトレーニングシステムは、材料追跡、欠陥検出、製品数量カウント、様々な状況に対応する柔軟な外観欠陥検出など、生産ライン全体の複雑な状況のアルゴリズム学習を自律的に実行可能です。モデルトレーニングエンジンからのアルゴリズムがインポートされると、すぐに生産ラインに展開可能で、リアルタイムなAI検査をストレス無く実現することが可能です。

4つのコア・アルゴリズム

20年以上の実務経験に裏打ちされた新世代の映像AIテクノロジー
SMore ViMoは、20年以上に渡って研究してきた成果を集約し開発したAIビジョンテクノロジーの自信作です。

OCR
OCR

ディープラーニングに基づくエンドツーエンドソリューション。単一文字だけではなく複数文字のラベル付けと認識をサポートし、曲面文字、低コントラスト文字認識、大きな文字などの複雑な文字認識の問題が解決でき、従来の方法の技術的限界を打ち破ります。

検査
検査

検出された材料内のターゲットを特定して分類する技術は、マルチターゲット検出、小さなターゲット検出、カウントなど、さまざまな目的に使用できます。丸薬のカウントや3Cデバイスの検出などのシナリオに適用されます。

分類
分類

分類アルゴリズムは、対象材料を検査分類しOK / NGのテスト、併せてオブジェクトの色の検出、食品材料の分類、3C製品の欠陥の細分類などの検査テストを実行可能です。

セグメンテーション
セグメンテーション

このアルゴリズムは、検出された材料の検出とエッジ認識をピクセルレベルで実行できます。たとえば、シリコンウェーハの小さな亀裂領域や、軸受の損傷領域などを特定できます。

製品の特長

  • 利用者目線
  • 理解しやすいテスト結果
  • トレーニングプロセスの
    可視化
  • 柔軟な実装
利用者目線

利用者目線

この製品は、データのラベル付け、管理、およびその他の機能をユーザーフレンドリーなUIで提供します。 ガイド付きのラベル付け等の機能により、注釈作業をスムーズに完了することができます。 このプラットフォームは、ラベル付けされたデータと画像のインポートとエクスポートが可能で、さらなる拡張共有と一括管理をサポートいたします。

理解しやすいテスト結果

理解しやすいテスト結果

モデルトレーニングが完了すると、SMore ViMoはモデルテストに進みます。テストは、モデル情報、テスト標準、および視覚化された画像を提供し、ユーザーがモデルの機能をすばやく識別できるようにします。テストレポートは、ユーザーがデータをさらに分析および要約できるように、ワンクリックでエクスポートできます。

トレーニングプロセスの<br>可視化

トレーニングプロセスの
可視化

自動パラメーター調整やインテリジェントなデータ配信などの機能により、ユーザーは簡単なパラメーターを入力だけでAIモデルトレーニングを実行することが可能です。専門的なAIの知識は必要ありません。モデルのトレーニングプロセス中に、システムはモデルの結果の傾向曲線をリアルタイムで提供し、ユーザーが観察できるように視覚化します。

柔軟な実装

柔軟な実装

いくつかの簡単な設定の後、AIモデルは検査プラットフォームに簡単に適用でき、検査結果はリアルタイムで表示されます。検査プラットフォームは、複数のカメラデータインターフェイスと結合でき、マルチビューディスプレイもサポートしています。

アプリケーションシナリオ

1

OCR認識モジュールは、入荷品を運ぶ車両のナンバープレートを識別します。ボックスをスキャンして認識できるだけでなく、その数を数えながらマテリアルのIDを認識できます。

2

部材はAIによって分類され、製造要件を満たすことができないものが除外されます。したがって、まずは生産ラインの最初の段階で生産損失を減らすスクリーニングが可能です。

3

生産および組み立て中に、AIを導入することにより、システムはランダムにオブジェクトを取得し、目標されたオブジェクトのガイダンスを実行し、自動組み立てを実現できます。また、生産モジュールで3D検出を実行し、欠陥をスクリーニングできます。

4

組み立てが完了したら、AIを使用して欠陥を検出し、製品の品質を管理し、次の手順に流れる可能性のある不適格な製品の数を減らすことができます。生産ラインの各ステップから収集されたデータは、リアルタイムで容量に関する貴重な洞察を提供し、生産を動的に調整するように生産マネージャーに早期に警告します。

5

製品の出荷準備が整うと、OCRは製品番号をスキャンしてロジスティクスを追跡し、配送後のアフターサービスを紐づけ管理することができます。このプロセスにより、情報が整理と管理され出荷後に発生した事案へも迅速に対応が可能になります。

AI生産管理が適応する想定産業例

家電

家電

自動車

自動車

新エネルギー

新エネルギー

工業製造

工業製造