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
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 du numéro d’identification des pneus DOT à l’aide de l’IA
La technologie IA et OCR de SolVision améliore l'inspection des Numéros d'Identification des Pneus, renforçant ainsi la précision, l'efficacité et le contrôle qualité dans la production de pneus.
Automatisierung der Qualitätsinspektion von Trägerschalen
À mesure que la fabrication de semi-conducteurs devient plus sophistiquée, le processus de création des cadres de connexion doit s'améliorer en précision et en rendement.
Détection des défauts par IA pour les métaux à surface spiralée
Les petites pièces métalliques à surface spiralée peuvent être inspectées à l'aide de l'outil de segmentation d'instance de SolVision pour apprendre les différents types de marques de coupe ou de défauts de collision à partir d'images d'échantillon, puis construire un modèle d'IA pour reconnaître ces défauts subtils.
Inspection de l’assemblage de PCB à l’aide de l’IA
SolVision optimise l'inspection de l'assemblage de circuits imprimés (PCB) grâce à l'IA, améliorant la précision, réduisant les erreurs et augmentant l'efficacité avec notre système de vision IA à apprentissage rapide.
Inspecter les processus d’emballage des semi-conducteurs
SolVision permet l'inspection visuelle grâce à l'analyse d'images par IA, renforçant la fiabilité des informations de déplacement et d'angle pour reconnaître les produits défectueux et les erreurs dans le processus de collage des dies.
Inspection de Fil avec l’IA
La technologie IA de SolVision optimise l'inspection des fils en détectant rapidement et efficacement divers défauts de fil, garantissant ainsi un contrôle de qualité amélioré.
Inspection de bouteilles de bière à l’aide de l’IA
SolVision améliore l'inspection des bouteilles de bière en détectant les taches et la moisissure en temps réel, garantissant une détection précise des défauts sur les bouteilles en verre réutilisables.
Détection des défauts de soudure par IA
Propulsé par l'IA, Solomon SolVision peut automatiser les processus d'inspection des soudures en apprenant les différentes formes et caractéristiques des cordons de soudure à partir d'images d'échantillons.
Inspection par Deep Learning des médicaments biotechnologiques liquides
La technologie d'apprentissage en profondeur de SolVision facilite la reconnaissance des liquides de différentes couleurs et des niveaux de sédimentation pour une classification précise et un contrôle de qualité.
Classification des poches de perfusion à l’aide de l’IA
SolVision permet la classification des poches IV, optimisant les processus de tri et garantissant une plus grande précision. Découvrez notre solution d'inspection avancée basée sur l'IA.
Inspection visuelle des plateaux de transport de semi-conducteurs
Détection automatisée des défauts avec intelligence artificielle. Inspection visuelle des plateaux de transport de semiconducteurs.
Détection des défauts des supports de montage HDD à l’aide de l’IA
SolVision améliore la détection des défauts des supports de disque dur grâce à une IA avancée, garantissant des normes plus élevées dans la fabrication électronique.
Inspection de Tissu de Ruban à l’Aide de l’IA
SolVision améliore l'inspection des tissus de ruban grâce à la détection des défauts basée sur l'IA, garantissant le contrôle de la qualité des rubans colorés et à motifs dans la production textile.
Détection des défauts de chaussettes utilisant l’IA
L'IA SolVision de Solomon identifie rapidement les défauts des chaussettes grâce à une détection des défauts en temps réel, améliorant ainsi le contrôle qualité et l'efficacité des fabricants de textile.
Détection des défauts de chaussettes utilisant l’IA
L'IA SolVision de Solomon identifie rapidement les défauts des chaussettes grâce à une détection des défauts en temps réel, améliorant ainsi le contrôle qualité et l'efficacité des fabricants de textile.
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 par IA pour les composants semi-conducteurs
En surmontant les limitations traditionnelles de l'AOI, SolVision de Solomon effectue rapidement la reconnaissance optique de caractères (OCR) sans être affecté par l'arrière-plan, les conditions d'éclairage, la complexité ou l'apparence du numéro de série.
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 Visuelle des Plateaux de Semi-conducteurs
L'outil de détection de caractéristiques de Solomon SolVision apprend d'abord la position du plateau, puis effectue la reconnaissance optique de caractères (OCR) avec plus de flexibilité que les systèmes d'inspection optique automatisée (AOI).
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.
Digitalisation des Manomètres de Gaz à l’Aide de l’IA
SolVision permet la numérisation des manomètres avec l'IA et la reconnaissance optique de caractères (OCR), améliorant l'efficacité, la précision et les temps de réponse dans les processus d'optélectronique et de surveillance des gaz.
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.
Classification des pièces à l’aide de l’IA
Le système de vision AI de SolVision excelle dans la classification des pièces, catégorisant avec précision les lots par dénomination, quel que soit l'état d'oxydation ou de la pièce.
Inspection des plateaux de circuits intégrés (IC) à l’aide de l’IA
SolVision utilise l'IA pour améliorer l'inspection des plateaux de circuits intégrés, garantissant une détection précise et élevant les normes d'assurance qualité dans l'industrie des semi-conducteurs.
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.
Inspection par IA pour les LED en aluminium
SolVision localise et reconnaît les plus petits défauts et anomalies de production dans les PCBAs en aluminium grâce au traitement d'image.
Inspection des scellés d’emballage à l’aide de l’IA
Basé sur la technologie d'apprentissage profond, SolVision peut déterminer si un scellé est intact en comparant un emballage parfait avec des variations potentielles.
Inspection visuelle des tubes en acier inoxydable
Les capacités de reconnaissance supérieures de SolVision garantissent que la reconnaissance optique de caractères (OCR) des bicyclettes peut être réalisée avec précision, quel que soit l'apparence des numéros d'identification ou les niveaux de réfraction de la lumière.