Amazon Lookout for Vision
コンピュータビジョンを使用して製品欠陥を検出し、品質検査を自動化
メリット
機械学習 (ML) モデルの作成
わずか 30 枚のイメージで、ライブのプロセスラインから異常を発見する機械学習 (ML) モデルを簡単に作成できます。
視覚異常の特定
視覚的な異常をリアルタイムで特定し、欠陥の削減と防止、生産品質の向上を実現します。
運用コストを削減する
計画外のダウンタイムを防ぎ、運用コストを削減するために、目視検査データを使って潜在的な問題を発見し、是正措置を講じます。
ユースケース
部品の損傷を検出
製造や組み立ての過程で、製品の表面品質、色、形状などの損傷を発見する。
欠落しているコンポーネントを特定
プリント基板のコンデンサが欠けているなど、物体の有無や配置に基づいて、何が欠けているかを判断します。
プロセスの問題を明らかにする
シリコンウェーハの同じ場所に繰り返される傷のように、繰り返しパターンで欠陥を検出します。