Études de cas
Études de cas en vision industrielle montrent comment l’IA détecte les défauts et guide les robots. Elles couvrent contrôle qualité, classification, OCR, assistance RA et robotique guidée par vision pour semi-conducteurs, électronique, automobile, pharmacie, dispositifs médicaux et logistique.
Déploiements produits
Études de cas
AccuPick
SolVision
META-aivi
SolMotion
Reconnaissance de Numéros de Série de Moteur à l’Aide de l’IA
La technologie OCR basée sur l'IA de SolVision permet la reconnaissance automatisée des numéros de série des moteurs, garantissant une extraction de données rapide et précise ainsi qu'une intégration fluide.
Inspection des emballages de produits à l’aide de l’IA
La détection des défauts basée sur l'IA améliore l'inspection des emballages de produits, identifiant les défauts d'impression et garantissant un contrôle de qualité cohérent dans l'emballage et l'étiquetage.
Détection de défauts de MLCC à l’aide de l’IA
SolVision AI améliore la détection des défauts des condensateurs céramiques multicouches (MLCC), réduisant les rejets falsifiés et améliorant le contrôle de la qualité dans la production électronique.
Inspection de la qualité des biscuits à l’aide de l’IA
SolVision améliore la qualité des cookies grâce à une inspection de qualité assistée par l'IA, garantissant une apparence constante et une haute précision de détection dans la production de snacks.
Détection des défauts d’isolation des câbles à l’aide de l’IA
SolVision AI améliore la détection des défauts de câbles, renforçant le contrôle de la qualité de l'isolation des câbles, la précision de l'inspection et l'efficacité de la production pour les fils et câbles.
Détection de défauts de clés à molette à l’aide de l’IA
SolVision AI améliore la détection des défauts des clés à molette, le contrôle de la qualité et l'efficacité de la production, dépassant les limitations des systèmes d'inspection optique automatisée traditionnels.
Inspection des sacs IV à l’aide de l’IA
SolVision atteint un taux de détection de 100 % des particules étrangères dans les sacs IV grâce à un système de vision IA innovant pour une détection efficace des défauts.
Détection des défauts des boulons métalliques par IA
SolVision garantit un taux de détection des défauts impeccable de 100 % en seulement 49 millisecondes par boulon, en s'attaquant aux défis liés aux surfaces réfléchissantes et en éliminant les faux négatifs.
Inspection par IA des pièces métalliques estampées
Il existe de nombreux types de défauts qui peuvent apparaître différemment à chaque fois sur les pièces estampées, en particulier les taches d'huile ou d'eau, qui sont difficiles à détecter.
Détection de courts-circuits dans le soudage SMT
Le SMT est un processus de soudage essentiel dans l'industrie électronique. SolVision détecte les défauts sur les PCB, connus pour leurs nombreux composants petits et complexes.
Inspection par IA des pièces métalliques estampées
Il existe de nombreux types de défauts qui peuvent apparaître différemment à chaque fois sur les pièces estampées, en particulier les taches d'huile ou d'eau, qui sont difficiles à détecter.
Détection de courts-circuits dans le soudage SMT
Le SMT est un processus de soudage essentiel dans l'industrie électronique. SolVision détecte les défauts sur les PCB, connus pour leurs nombreux composants petits et complexes.
Inspection des marques de certification de sécurité
Inspection des marques de certification de sécurité. Détection automatisée des marques de certification défectueuses par l'IA de Solomon SolVision.
Inspection visuelle des cordons de soudure automobiles
Alimenté par l’IA, le logiciel de deep learning SolVision entraîne un modèle d’IA en simulant des défauts potentiels des cordons de soudure dans des conditions de luminosité aléatoires.
Inspection par IA des câbles d’unités d’alimentation
Le modèle d'IA peut identifier avec précision les erreurs dans les connexions de câbles et éliminer les produits non conformes en temps réel.
Automatiser les inspections des wafers de semi-conducteurs
Les wafers défectueux présentent souvent des défauts subtils dispersés aléatoirement sur la surface, ce qui empêche les systèmes d'inspection automatique (AOI) de définir des règles pour des inspections efficaces.
Détection des défauts de soudage laser à l’aide de l’IA
SolVision surmonte les défis de l'inspection de soudage laser grâce à l'IA, permettant une détection précise des défauts pour améliorer le contrôle de qualité du soudage laser.
Inspections par IA pour les condensateurs céramiques multicouches (MLCC)
SolVision détecte les électrodes défectueuses sur les composants électroniques passifs afin d'améliorer de manière significative le rendement global de la production.
Détection des défauts d’adhérence dans les semi-conducteurs
Ein übermäßiger Kleber kann auf dem Chip verbleiben oder auf die Leiterplatte überlaufen und dazu führen, dass der Chip kippt, was die Stabilität des gesamten Halbleiterpakets beeinträchtigt.
Détection des composants défectueux et manquants des ordinateurs portables
Pour des tâches manuelles répétitives comme dans ce cas, une inspection visuelle automatisée peut aider à identifier les produits défectueux et améliorer l'efficacité de la main-d'œuvre.
Inspection des Étiquettes de Produits avec l’IA
En utilisant l'OCR avec l'apprentissage profond par IA, SolVision lit et détecte divers défauts de texte et de chiffres sur les étiquettes imprimées, améliorant ainsi l'inspection des étiquettes de produits électroniques.
Inspection de caoutchouc moulé par injection utilisant l’IA
SolVision améliore l'inspection du caoutchouc moulé par injection grâce à l'IA pour une détection précise des défauts et un contrôle de la qualité amélioré.
Inspection des aliments transformés à l’aide de l’IA
SolVision révolutionne l'inspection des aliments transformés, améliorant l'efficacité de la production, l'hygiène et l'assurance qualité dans la production alimentaire grâce à la précision de la vision par IA.
Inspection de la qualité des boîtiers métalliques à l’aide de l’IA
SolVision élève le contrôle qualité dans l'électronique avec une IA capable de détecter et de classifier les défauts, améliorant ainsi l'inspection de la qualité des boîtiers métalliques.
Inspection des emballages de blisters à l’aide de l’IA
SolVision transforme l'inspection des blisters, surmontant les défis liés aux matériaux réfléchissants pour améliorer l'exactitude et l'efficacité de la production pharmaceutique grâce à l'IA.
Inspection de bouchons de bouteilles à l’aide de l’OCR
L'OCR de SolVision améliore le contrôle de la qualité des produits alimentaires, des boissons et pharmaceutiques, surmontant les défis d'impression des bouchons de bouteilles sur les lignes de production à grande vitesse grâce à l'IA.
Inspection de la soudure BGA à l’aide de l’IA
L'IA de SolVision détecte les défauts de soudure BGA avec précision, améliorant la détection des défauts, l'exactitude des inspections et l'assurance qualité pour les fabricants.
Inspection de la qualité des œufs à l’aide de l’IA
SolVision AI reconnaît les défauts et catégorise les œufs, permettant une inspection automatisée de la qualité des œufs pour améliorer la sécurité alimentaire et le contrôle de la qualité.
Inspection des puces semi-conductrices emballées
L'outil de détection des anomalies utilise une technologie d'apprentissage profond pour enseigner au modèle d'IA des exemples d'images de plaquettes « parfaites ».
Détection des défauts d’écaillage dans le découpage de wafers
L'emplacement, la taille et la forme des fissures varient à chaque fois, et l'inspection optique traditionnelle ne peut pas identifier avec précision ces défauts imprévisibles.