持続可能性と資源保全
産業用カメラが未来志向のソリューションに貢献する方法
オートメーションは着実に進化しています。それは従来の機器、プラント、機械工学などの産業セクターでも、医療技術、物流、農業などの産業以外のセクターにおいてもです。IDS の産業用カメラは、このプロセスに欠かせない存在です。多くのオートメーションソリューションの不可欠な要素として、持続可能性をより確実にする新しい方法を切り開きます。
品質保証や検査に使用することで、不良品を減らし、苦情や返品、修理を避けることができます。ロボット工学やオートメーションでは、カメラは共同作業を可能にし、肉体的に困難な作業や単調な作業を行う従業員をサポートする。さらに、マシンビジョンシステムは製造業における消費電力の削減に役立ちます。プロセスを永続的に監視することで、ボトルネックや非効率的なプロセスの特定と最適化も支援します。農業や食品産業では、カメラは肥料の最適な散布、成長段階の植物の観察、食品の加工における品質管理をサポートします。
以下では、IDS の産業用カメラの具体的な使用事例を紹介しています。
早期の効率的な消火活動を確実に
インテリジェントな画像処理による統合された森林火災監視・情報管理システムで、居住環境とインフラを保護します。早期火災検知および出火元の正確な位置特定により、延焼リスクを大幅に低減させ、人間、動物、環境、国家経済への被害を最小限に抑えることができます。
除草剤の使用量を最小化
今日の農業に欠かせない植物保護製品は、作物を保護し、雑草や害虫を寄せ付けないことを目的としています。しかし、残念なことに人間や環境にとって多くのリスクも潜んでいます。「見る」ロボットは、人工知能を搭載していても搭載していなくても、雑草を見分けて対象とすることができ、除草剤を過剰に使用しなくても、農業の持続可能性を向上できます。
高い処理能力で資源を節約
繊維・衣料品業界は、サプライチェーンとエネルギー問題という大きな課題に直面しています。また、労働力や設備の不足など、生産を妨げる要因によって将来の業績回復が脅かされています。産業用ランドリーのためのインテリジェントな自動化ソリューションは、熟練労働者の不足を補い、大規模なランドリーだけでなく、節約の可能性を提供します。
私たちの製品によって、産業界や研究機関など、最も多様な分野で、明るい未来の形成に貢献することができます。
物流を最適化し、苦情を防ぐ
インダストリースタンダード4.0により、システムや設備のデジタル化、自動化、ネットワーク化は、生産、ひいてはロジスティクスの主要テーマとなりつつあります。生産性と柔軟性を得るために必要なのは、プロセスとワークフローの最適化です。返品や苦情を最小限に抑えるために、倉庫や生産施設における商品の内部トレーサビリティが重要な役割を果たします。インテリジェントな画像処理プロセスを備えたロボットシステムが、その原動力となります。
植物の状態や成熟度の段階を判定
プロセスを容易に管理して持続可能性を向上させることは、農業および食品業界にとっても、重要な役目を果たします。人工知能を搭載したカメラが、野菜の成長段階や高さなどを認識します。この情報に基づいて、さまざまな品種を識別し、最適な収穫時期を決定し、切断ナイフの位置などを正確に定めることができます。AIの助けを借りて、傷んだ部分を検出し、影響を受けた製品を選別することもできます。
気候変動の効果を調査
波は、海岸の形状を作り出す際に重要な役目を果たします。波の形状と動きは、海岸の地形にとって中心的な要因になります。科学者たちは、波の力学を研究することで、特定の波の気象学と、港湾インフラや風力発電所などの構造物との相互作用を調査しています。長期的には、気候変動の効果のシミュレーションにも使用されます。
お客様のサステイナブルなアプリケーション向けのカメラ
これは、今日の画像処理が実現する多数の可能性のほんの一例です。弊社の汎用 2D uEye 産業用カメラは無限ともいえるバリエーションを誇り、多様な用途に統合できます。加えて、コンパクトなスマート組み込みビジョンカメラもあり、それ自身で人工知能を実行できます。オールインワンの AI ソリューション IDS NXT Experience Kit を利用すると、ディープラーニング、画像処理、プログラミングの専門知識がなくても、インテリジェントカメラをユーザー固有の用途向けにセットアップして使用できます。Ensenso カメラファミリーは柔軟で強力な 3D カメラで、ロボットのビジョン機能を補助し、提供される 3D 画像情報は多数のオートメーション作業にとって今や不可欠です。弊社チームまでご連絡ください。IDS 産業用カメラで、お客様のアプリケーション向けにアドバイスとサポートをご提供します。
