Études de cas(Page 6)
DÉPLOIEMENTS CONCRETS —

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

Tous les produits, tous les secteurs

AccuPick

Solution de bin picking 3D

SolVision

Système d’inspection visuelle par IA

META-aivi

Déploiements d’AR + vision par IA

SolMotion

Robotique guidée par vision

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.

Assemblage électronique
Contrôle qualité et détection de défauts

Identification visuelle et classification des cellules par IA

Déployez le modèle d’IA avancé de SolVision pour identifier et classifier les cellules là où les systèmes AOI traditionnels sont insuffisants pour détecter et évaluer les variations cellulaires.

Pharmaceutique et médical
Classification visuelle

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.

Production automobile
Contrôle qualité et détection de défauts

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.

Assemblage électronique
Détection de présence/absence

Inspection des masques chirurgicaux à l’aide de l’IA

SolVision utilise la technologie d'apprentissage profond pour améliorer l'inspection des masques chirurgicaux, garantissant une détection précise des défauts et un meilleur contrôle de la qualité.

Pharmaceutique et médical
Contrôle qualité et détection de défauts

Inspection visuelle par IA des panneaux de plâtre

Le modèle d'IA peut être formé pour détecter et localiser avec précision les défauts sur les panneaux de plâtre afin d'améliorer la qualité du produit et le rendement de production.

Secteur de la construction
Contrôle qualité et détection de défauts

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.

Fabrication de semi-conducteurs
Classification visuelle

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.

Industrie du travail des métaux
Contrôle qualité et détection de défauts

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.

Assemblage électronique
Contrôle qualité et détection de défauts

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.

Fabrication de semi-conducteurs
Contrôle qualité et détection de défauts

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.

Production automobile
OCR et Reconnaissance de Caractères

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.

Fabrication de semi-conducteurs
Contrôle qualité et détection de défauts

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.

Industrie du travail des métaux
Contrôle qualité et détection de défauts

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.

Assemblage électronique
Contrôle qualité et détection de défauts

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.

Fabrication de semi-conducteurs
Contrôle qualité et détection de défauts

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.

Textile et chaussure
Contrôle qualité et détection de défauts

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.

Industrie du travail des métaux
Contrôle qualité et détection de défauts

Inspection visuelle des plateaux de transport de semi-conducteurs

Détection automatisée des défauts avec intelligence artificielle. Inspection visuelle des plateaux de transport de semiconducteurs.

Fabrication de semi-conducteurs
Contrôle qualité et détection de défauts

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.

Assemblage électronique
Contrôle qualité et détection de défauts

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.

Textile et chaussure
Contrôle qualité et détection de défauts

Inspection des bouteilles en verre à l’aide de l’IA

SolVision automatise l'inspection des bouteilles en verre grâce à un traitement d'image avancé, détectant efficacement les défauts de production sur les bouteilles de parfum avec la technologie IA.

Pharmaceutique et médical
Contrôle qualité et détection de défauts

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.

Assemblage électronique
Contrôle qualité et détection de défauts

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.

Industrie manufacturière générale
Contrôle qualité et détection de défauts

Contrôle de qualité par IA pour les consommables médicaux

SolVision détecte et analyse des pièces de seringues transparentes de différentes textures et formes, généralement trop difficiles à inspecter pour les systèmes AOI.

Pharmaceutique et médical
Contrôle qualité et détection de défauts

Inspection de la Qualité des Clubs de Golf

Avec SolVision basé sur l'IA, les imperfections de production sur les têtes de clubs peuvent être détectées, quelle que soit leur taille, leur apparence ou leur emplacement.

Industrie du travail des métaux
Contrôle qualité et détection de défauts
SolVision · Defect detection
Run your own parts through SolVision —
Bring your defect images, get a trained inspection model back.