SolVision
SolVision-Fälle: Oberflächenfehler, fehlende Bauteile, falsch gelesene Zeichen und mangelhafte Siegel an PCBs, Wafern, Stanzteilen, Verpackungen, Pharma- und Textilprodukten. Sie zeigen Grenzen regelbasierter AOI bei wechselnder Form oder Beleuchtung; nennen Muster, KI-Werkzeug und Erkennungsrate.
Produkteinsätze
Referenzen
AccuPick
SolVision
META-aivi
SolMotion
Fehlererkennung bei Spulengarnen mit KI
SolVision, das KI-Vision-System von Solomon, verbessert die Fehlererkennung bei Spulengarn durch präzisere Inspektion, erhöht die Garnqualität und reduziert Ausfallzeiten.
Fehlererkennung bei gewebten Stoffen mit KI
SolVision, das für die Fehlererkennung bei gewebten Stoffen eingesetzt wird, erzielt mit der schnellen KI-Visions-Technologie von Solomon eine präzise Fehleridentifikation in Textilien.
Fehlererkennung bei Autolackierungen mit KI
SolVision nutzt KI zur präzisen Fehlererkennung bei Autolackierungen und verbessert die Qualität sowie Effizienz in der Automobilproduktion für einen führenden Automobilhersteller.
Tablet-Inspektion mit KI
SolVision verbessert die Tabletteninspektion mit KI für präzise Fehlererkennung und steigert die Effizienz und Genauigkeit in der pharmazeutischen Produktion.
Erkennung von Motornummern mit KI
Die KI-gestützte OCR-Technologie von SolVision ermöglicht die automatisierte Erkennung von Motornummern und gewährleistet eine schnelle, präzise Datenauswertung sowie eine nahtlose Integration.
Produktverpackungsinspektion mit KI
KI-gestützte Fehlererkennung verbessert die Inspektion von Produktverpackungen, erkennt Druckfehler und gewährleistet eine konsistente Qualitätskontrolle bei Verpackungen und Etikettierungen.
MLCC-Fehlererkennung mit KI
SolVision KI verbessert die Fehlererkennung bei Multilayer-Ceramic-Kondensatoren (MLCC), reduziert falsche Ablehnungen und optimiert die Qualitätskontrolle in der Elektronikproduktion.
Qualitätsinspektion von Keksen mit KI
SolVision verbessert die Keksqualität durch KI-gestützte Qualitätsinspektion und sorgt für ein einheitliches Erscheinungsbild sowie hohe Erkennungsgenauigkeit in der Snackproduktion.
Fehlererkennung bei Kabelisolierung mit KI
SolVision KI verbessert die Fehlererkennung bei Kabeln und optimiert die Qualitätssicherung der Kabelisolierung, die Inspektionsgenauigkeit und die Produktionseffizienz für Drähte und Kabel.
Wrench-Fehlererkennung mit KI
SolVision KI verbessert die Fehlererkennung bei Schraubenschlüsseln, die Qualitätskontrolle und die Produktionseffizienz und überwindet die Einschränkungen traditioneller AOI-Systeme.
Gemüseklassifizierung mit KI
SolVision erreicht eine Genauigkeit von 100 % bei der Inspektion von Artischocken in 50 Millisekunden und verbessert die Effizienz und Klassifizierung in der Gemüseproduktion mit KI.
Blisterpackinspektion mit KI
SolVision revolutioniert die Blisterverpackungsinspektion, überwindet Herausforderungen durch reflektierende Materialien und verbessert mit KI die Genauigkeit und Effizienz in der pharmazeutischen Produktion.
Flaschendeckelinspektion mit OCR
SolVisions OCR verbessert die Qualitätskontrolle von Lebensmitteln, Getränken und pharmazeutischen Produkten, indem es die Druckherausforderungen von Flaschenverschlüssen auf Hochgeschwindigkeitsproduktionslinien mit KI überwindet.
Kaffeekapselinspektion mit KI
SolVision steigert die Inspektion und Klassifizierung von Kaffeekapseln mit KI, gewährleistet die Erkennung von Anwesenheit/Abwesenheit und überwindet Herausforderungen durch Farben und Reflexionen.
Eierqualitätsinspektion mit KI
SolVision KI erkennt Mängel und kategorisiert Eier, wodurch eine automatisierte Eierqualitätsinspektion für verbesserte Lebensmittelsicherheit und Qualitätskontrolle ermöglicht wird.
Inspektion von Glasflaschen mit KI
SolVision automatisiert die Inspektion von Glasflaschen mit fortschrittlicher Bildverarbeitung und erkennt effizient Produktionsfehler an Parfümflaschen mithilfe von KI-Technologie.
KI-gestützte Qualitätskontrolle für medizinische Verbrauchsmaterialien
SolVision erkennt und analysiert transparente Spritzenkomponenten mit unterschiedlichen Texturen und Formen, die für AOI-Systeme normalerweise zu schwierig zu überprüfen sind.
Qualitätsinspektion von Golfschlägern
Mit der KI-basierten Lösung SolVision können Produktionsfehler an Schlägerköpfen unabhängig von Größe, Erscheinungsbild oder Lage erkannt werden.
Fehlererkennung bei Kohlefasergewebe mit KI
SolVision's KI-gestützte Visionstechnologie verbessert die Fehlererkennung bei der Inspektion von Kohlefasergeweben, indem sie sich an die Lichtverhältnisse anpasst und so die Qualitätssicherung optimiert.
Fehlererkennung bei Spulengarnen mit KI
SolVision, das KI-Vision-System von Solomon, verbessert die Fehlererkennung bei Spulengarn durch präzisere Inspektion, erhöht die Garnqualität und reduziert Ausfallzeiten.
Fehlererkennung bei gewebten Stoffen mit KI
SolVision, das für die Fehlererkennung bei gewebten Stoffen eingesetzt wird, erzielt mit der schnellen KI-Visions-Technologie von Solomon eine präzise Fehleridentifikation in Textilien.
Fehlererkennung bei Autolackierungen mit KI
SolVision nutzt KI zur präzisen Fehlererkennung bei Autolackierungen und verbessert die Qualität sowie Effizienz in der Automobilproduktion für einen führenden Automobilhersteller.
Erkennung von Motornummern mit KI
Die KI-gestützte OCR-Technologie von SolVision ermöglicht die automatisierte Erkennung von Motornummern und gewährleistet eine schnelle, präzise Datenauswertung sowie eine nahtlose Integration.
MLCC-Fehlererkennung mit KI
SolVision KI verbessert die Fehlererkennung bei Multilayer-Ceramic-Kondensatoren (MLCC), reduziert falsche Ablehnungen und optimiert die Qualitätskontrolle in der Elektronikproduktion.
Fehlererkennung bei Kabelisolierung mit KI
SolVision KI verbessert die Fehlererkennung bei Kabeln und optimiert die Qualitätssicherung der Kabelisolierung, die Inspektionsgenauigkeit und die Produktionseffizienz für Drähte und Kabel.
Wrench-Fehlererkennung mit KI
SolVision KI verbessert die Fehlererkennung bei Schraubenschlüsseln, die Qualitätskontrolle und die Produktionseffizienz und überwindet die Einschränkungen traditioneller AOI-Systeme.
Metallbolzenfehlererkennung mit KI
SolVision gewährleistet eine fehlerfreie 100 %ige Fehlererkennungsrate in nur 49 Millisekunden pro Bolzen, indem es Herausforderungen durch reflektierende Oberflächen angeht und falsch-negative Ergebnisse ausschließt.
KI-Inspektion von gestanzten Metallteilen
Es gibt viele Arten von Defekten, die bei den gestanzten Teilen unterschiedlich auftreten können, insbesondere Öl- oder Wasserflecken, die nicht leicht zu erkennen sind.
KI-Fehlererkennung für spiralförmig strukturierte Metalle
Kleine, spiralförmige Metallteile können mit dem Instanzsegmentierungstool von SolVision inspiziert werden, um die verschiedenen Arten von Schnittmarken oder Kollisionsfehlern anhand von Beispielbildern zu erlernen und dann ein KI-Modell zu erstellen, das diese subtilen Mängel erkennt.
PCB-Assembly-Inspektion mit KI
SolVision optimiert die Inspektion von PCB-Baugruppen mit KI, verbessert die Genauigkeit, reduziert Fehler und steigert die Effizienz mit unserem schnell lernenden KI-Visionssystem.
Fadeninspektion mit KI
Die KI-Technologie von SolVision optimiert die Garninspektion, indem sie verschiedene Garnfehler schnell und präzise erkennt und so eine verbesserte Qualitätskontrolle gewährleistet.
IV-Beutelklassifizierung mit KI
SolVision ermöglicht die Klassifizierung von IV-Beuteln, optimiert Sortierprozesse und gewährleistet höhere Genauigkeit. Entdecken Sie unsere fortschrittliche KI-gestützte Inspektionslösung.
Tiefe Lerninspektion von flüssigen Biotech-Medikamenten
Die Deep Learning-Technologie von SolVision ermöglicht die Erkennung von Flüssigkeiten in verschiedenen Farben und Sedimentationslevels für eine präzise Klassifizierung und Qualitätskontrolle.
Metallgehäusequalitätsinspektion mit KI
SolVision hebt die Qualitätskontrolle in der Elektronik mit KI auf ein neues Niveau, die in der Lage ist, Fehlererkennung und -klassifizierung zur Verbesserung der Qualitätsinspektion von Metallgehäusen durchzuführen.
Gemüseklassifizierung mit KI
SolVision erreicht eine Genauigkeit von 100 % bei der Inspektion von Artischocken in 50 Millisekunden und verbessert die Effizienz und Klassifizierung in der Gemüseproduktion mit KI.
Flaschendeckelinspektion mit OCR
SolVisions OCR verbessert die Qualitätskontrolle von Lebensmitteln, Getränken und pharmazeutischen Produkten, indem es die Druckherausforderungen von Flaschenverschlüssen auf Hochgeschwindigkeitsproduktionslinien mit KI überwindet.
BGA-Lötinspektion mit KI
SolVision KI erkennt BGA-Lötfehler mit hoher Präzision und verbessert die Fehlererkennung, Inspektionsgenauigkeit und Qualitätssicherung für Hersteller.
Münzklassifizierung mit KI
Das SolVision KI-Visionssystem übertrifft die Erwartungen bei der Münzklassifizierung und kategorisiert Chargen genau nach Nennwert, unabhängig von Oxidation oder Münzzustand.
Fehlererkennung bei gewebten Stoffen mit KI
SolVision, das für die Fehlererkennung bei gewebten Stoffen eingesetzt wird, erzielt mit der schnellen KI-Visions-Technologie von Solomon eine präzise Fehleridentifikation in Textilien.
Fehlererkennung bei Autolackierungen mit KI
SolVision nutzt KI zur präzisen Fehlererkennung bei Autolackierungen und verbessert die Qualität sowie Effizienz in der Automobilproduktion für einen führenden Automobilhersteller.
Produktverpackungsinspektion mit KI
KI-gestützte Fehlererkennung verbessert die Inspektion von Produktverpackungen, erkennt Druckfehler und gewährleistet eine konsistente Qualitätskontrolle bei Verpackungen und Etikettierungen.
MLCC-Fehlererkennung mit KI
SolVision KI verbessert die Fehlererkennung bei Multilayer-Ceramic-Kondensatoren (MLCC), reduziert falsche Ablehnungen und optimiert die Qualitätskontrolle in der Elektronikproduktion.
Fehlererkennung bei Kabelisolierung mit KI
SolVision KI verbessert die Fehlererkennung bei Kabeln und optimiert die Qualitätssicherung der Kabelisolierung, die Inspektionsgenauigkeit und die Produktionseffizienz für Drähte und Kabel.
Wrench-Fehlererkennung mit KI
SolVision KI verbessert die Fehlererkennung bei Schraubenschlüsseln, die Qualitätskontrolle und die Produktionseffizienz und überwindet die Einschränkungen traditioneller AOI-Systeme.
Metallbolzenfehlererkennung mit KI
SolVision gewährleistet eine fehlerfreie 100 %ige Fehlererkennungsrate in nur 49 Millisekunden pro Bolzen, indem es Herausforderungen durch reflektierende Oberflächen angeht und falsch-negative Ergebnisse ausschließt.
KI-Inspektion von gestanzten Metallteilen
Es gibt viele Arten von Defekten, die bei den gestanzten Teilen unterschiedlich auftreten können, insbesondere Öl- oder Wasserflecken, die nicht leicht zu erkennen sind.
Erkennung von Kurzschlüssen bei SMT-Lötverbindungen
SMT ist ein kritischer Lötprozess in der Elektronikindustrie. SolVision erkennt Defekte auf Leiterplatten (PCBs), die zahlreiche kleine, komplexe Komponenten aufweisen.
Inspektion von Sicherheitszertifizierungszeichen
Inspektion von Sicherheitszertifizierungszeichen: Die KI-gestützte automatisierte Erkennung fehlerhafter Zertifizierungszeichen von Solomon SolVision.
AI-gestützte Fehlererkennung bei Schweißnähte
Angetrieben von KI kann Solomon SolVision die Schweißinspektionsprozesse automatisieren, indem es die verschiedenen Formen und Merkmale von Schweißnähten aus Beispielbildern erlernt.
Inspektion von Verpackungsverschlüssen mit KI
Basierend auf Deep-Learning-Technologie kann SolVision feststellen, ob ein Verschluss intakt ist, indem es eine perfekte Verpackung mit potenziellen Variationen vergleicht.
Visuelle Inspektion von Edelstahlrohren
Die überlegenen Erkennungsfähigkeiten von SolVision gewährleisten, dass die OCR von Fahrrädern unabhängig davon, wie die Identifikationsnummern aussehen oder wie stark die Lichtbrechung ist, genau durchgeführt werden kann.
AI-gestützte Fehlererkennung bei Schweißnähte
Angetrieben von KI kann Solomon SolVision die Schweißinspektionsprozesse automatisieren, indem es die verschiedenen Formen und Merkmale von Schweißnähten aus Beispielbildern erlernt.
Inspektion von Verpackungsverschlüssen mit KI
Basierend auf Deep-Learning-Technologie kann SolVision feststellen, ob ein Verschluss intakt ist, indem es eine perfekte Verpackung mit potenziellen Variationen vergleicht.
Visuelle Inspektion von Edelstahlrohren
Die überlegenen Erkennungsfähigkeiten von SolVision gewährleisten, dass die OCR von Fahrrädern unabhängig davon, wie die Identifikationsnummern aussehen oder wie stark die Lichtbrechung ist, genau durchgeführt werden kann.
KI-Inspektionen für Multilayer-Keramikkondensatoren (MLCC)
SolVision detects defective electrodes on passive electronic components to significantly improve overall production yield.
Erkennung fehlerhafter und fehlender Laptopkomponenten
Bei sich wiederholenden manuellen Aufgaben wie in diesem Fall kann eine automatisierte visuelle Inspektion helfen, fehlerhafte Produkte zu identifizieren und die Effizienz der Arbeitskräfte zu verbessern.
PCB-Assembly-Inspektion mit KI
SolVision optimiert die Inspektion von PCB-Baugruppen mit KI, verbessert die Genauigkeit, reduziert Fehler und steigert die Effizienz mit unserem schnell lernenden KI-Visionssystem.
Metallgehäusequalitätsinspektion mit KI
SolVision hebt die Qualitätskontrolle in der Elektronik mit KI auf ein neues Niveau, die in der Lage ist, Fehlererkennung und -klassifizierung zur Verbesserung der Qualitätsinspektion von Metallgehäusen durchzuführen.
BGA-Lötinspektion mit KI
SolVision KI erkennt BGA-Lötfehler mit hoher Präzision und verbessert die Fehlererkennung, Inspektionsgenauigkeit und Qualitätssicherung für Hersteller.
Automatisierte visuelle Inspektion für LEDs
Optimierte visuelle Inspektion von LEDs mit KI. SolVision bietet ein Instance-Segmentierungswerkzeug, das entwickelt wurde, um verschiedene Mini-LED-Mängel durch Bildverarbeitung zu identifizieren.
KI-Inspektion für Aluminium-LEDs
SolVision lokalisiert und erkennt die kleinsten Fehler und Produktionsanomalien in Aluminium-PCBAs durch Bildverarbeitung.
KI-Inspektionslösung für Halbleiterwafer
Mit SolVision’s KI-Inspektionslösung können winzige Defekte wie feine Kratzer auf Beispielbildern lokalisiert und markiert werden, um das KI-Modell zu trainieren.
Inspektion von IC-Trays mit KI
SolVision nutzt KI, um die Inspektion von IC-Trays zu verbessern, die präzise Erkennung zu gewährleisten und die Qualitätsstandards in der Halbleiterindustrie zu erhöhen.
Inspektion von verpackten Halbleiterchips
Das Anomalieerkennungstool nutzt Deep-Learning-Technologie, um dem KI-Modell Beispielbilder von „perfekten“ Wafers beizubringen.
Erkennung von Abplatzfehlern beim Wafer-Dicing
Die Lage, Größe und Form der Risse variieren jedes Mal, und traditionelle optische Inspektionen können solche unvorhersehbaren Fehler nicht genau identifizieren.