よりスマートな欠陥検出: 品質検査の自動化を促進するトレンド

より厳しい許容差、微妙な欠陥、より多様な欠陥により、品質検査はますます複雑でコストがかかるようになっています。従来の検査方法では、こうした課題に対応できません。 

このウェビナーでは、業界の専門家が集結し、大手メーカーが機械ビジョンとAIをどのように活用してコスト削減、リコール防止、妥協のない品質基準の維持を実現しているかを紹介します。 

学べる内容 

• 課題: 品質検査の限界を押し広げる業界のトレンドと、現代の欠陥がなぜ非常に難しいのかを理解する。 

• マシンビジョンの基礎: ルールベースとAI駆動のシステム、2Dおよび3Dイメージング、エリアスキャンとラインスキャンカメラを調査する。 

• 実世界のアプリケーションと成功事例: 自動車、電子機器、製薬、消費財メーカーが、測定可能なROIで複雑な検査の課題をどのように解決しているかをご覧ください. 

• 実装＆ベストプラクティス: プロジェクト要件の定義、適切な技術の選択、成功の測定のためのフレームワークを学びます。