SolVision
Cas SolVision: défauts surfaciques, pièces absentes, caractères mal lus et défauts de scellage sur PCB, wafers, métal embouti, emballage, pharma et textile. Ils montrent les limites de l’AOI fondée sur des règles si forme ou éclairage varie; échantillons, outil IA et taux de détection sont précisés.
Projets phares
Détection des défauts de peinture automobile à l’aide de l’IA
SolVision utilise l'IA pour une détection précise des défauts de peinture automobile, améliorant la qualité et l'efficacité dans la fabrication automobile pour un constructeur automobile de premier plan.
Projets phares
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.
Projets phares
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.
Projets phares
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.
Projets phares
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.
Projets phares
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.
Projets phares
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.
Projets phares
Inspection de l’assemblage de portes de voiture à l’aide de l’IA
AccuPick et SolVision optimisent l'inspection de l'assemblage des portes de voiture, améliorant l'efficacité, la précision et la qualité sur les lignes d'assemblage automobiles.
Déploiements produits
Études de cas
AccuPick
SolVision
META-aivi
SolMotion
Inspection des clips en plastique à l’aide de l’IA
SolVision utilise l'IA pour une inspection précise et une détection des défauts dans les clips en plastique, améliorant ainsi le contrôle de la qualité et l'efficacité de la production.
Inspection visuelle automatisée pour les LED
Inspection visuelle des LED rationalisée avec l'IA. SolVision dispose d'un outil de segmentation d'instances conçu pour identifier divers défauts de mini LED grâce au traitement d'images.
Solution d’inspection par IA pour les wafers semi-conducteurs
En utilisant la solution d'inspection par IA de SolVision, des défauts minimes tels que de fines rayures peuvent être localisés et marqués sur des images d'échantillons pour entraîner le modèle d'IA.
Contrôle de qualité du découpage des wafers
En utilisant l'outil de segmentation d'instances de SolVision, les lignes irrégulières et les défauts de perçage multiple sont étiquetés dans des images d'échantillon pour entraîner le modèle d'IA.
Inspection des PCB à l’aide de l’IA
SolVision améliore l'efficacité et la précision de l'inspection des PCB en identifiant en temps réel les composants défectueux grâce à la vision IA et au traitement d'image avancé.
Détection de défauts des roulements à l’aide de l’IA
Découvrez comment la technologie AI de SolVision améliore la détection des défauts de roulement grâce à une inspection précise des filetages, renforçant ainsi le contrôle de la qualité et l'efficacité.
Détection des défauts des tissus en fibre de carbone à l’aide de l’IA
Le système de vision alimenté par l'IA de SolVision améliore la détection des défauts dans l'inspection des tissus en fibre de carbone, s'adaptant aux conditions d'éclairage pour un meilleur contrôle de la qualité.
Détection des défauts de fil de bobine à l’aide de l’IA
SolVision, le système de vision par IA de Solomon, améliore la détection des défauts des bobines de fil avec une précision d'inspection supérieure, améliorant la qualité du fil et réduisant les temps d'arrêt.
Détection des défauts de tissus tissés à l’aide de l’IA
SolVision déployé pour la détection des défauts de tissus tissés permet une identification précise des défauts dans les textiles grâce à la technologie de vision AI rapide de Solomon.
Détection des défauts de peinture automobile à l’aide de l’IA
SolVision utilise l'IA pour une détection précise des défauts de peinture automobile, améliorant la qualité et l'efficacité dans la fabrication automobile pour un constructeur automobile de premier plan.
Inspection de l’assemblage de portes de voiture à l’aide de l’IA
AccuPick et SolVision optimisent l'inspection de l'assemblage des portes de voiture, améliorant l'efficacité, la précision et la qualité sur les lignes d'assemblage automobiles.
Inspection des comprimés à l’aide de l’IA
SolVision améliore l'inspection des comprimés grâce à l'IA pour une détection précise des défauts, augmentant ainsi l'efficacité et la précision de la production pharmaceutique.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 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 des clips en plastique à l’aide de l’IA
SolVision utilise l'IA pour une inspection précise et une détection des défauts dans les clips en plastique, améliorant ainsi le contrôle de la qualité et l'efficacité de la production.
Inspection visuelle automatisée pour les LED
Inspection visuelle des LED rationalisée avec l'IA. SolVision dispose d'un outil de segmentation d'instances conçu pour identifier divers défauts de mini LED grâce au traitement d'images.
Solution d’inspection par IA pour les wafers semi-conducteurs
En utilisant la solution d'inspection par IA de SolVision, des défauts minimes tels que de fines rayures peuvent être localisés et marqués sur des images d'échantillons pour entraîner le modèle d'IA.
Contrôle de qualité du découpage des wafers
En utilisant l'outil de segmentation d'instances de SolVision, les lignes irrégulières et les défauts de perçage multiple sont étiquetés dans des images d'échantillon pour entraîner le modèle d'IA.
Inspection des PCB à l’aide de l’IA
SolVision améliore l'efficacité et la précision de l'inspection des PCB en identifiant en temps réel les composants défectueux grâce à la vision IA et au traitement d'image avancé.
Détection des défauts des joints métalliques à l’aide de l’IA
SolVision IA améliore la détection des défauts dans les joints métalliques, augmentant l'efficacité de l'inspection et garantissant des performances de haute qualité des joints.
Détection de défauts des roulements à l’aide de l’IA
Découvrez comment la technologie AI de SolVision améliore la détection des défauts de roulement grâce à une inspection précise des filetages, renforçant ainsi le contrôle de la qualité et l'efficacité.
Détection des défauts des tissus en fibre de carbone à l’aide de l’IA
Le système de vision alimenté par l'IA de SolVision améliore la détection des défauts dans l'inspection des tissus en fibre de carbone, s'adaptant aux conditions d'éclairage pour un meilleur contrôle de la qualité.
Détection des défauts de fil de bobine à l’aide de l’IA
SolVision, le système de vision par IA de Solomon, améliore la détection des défauts des bobines de fil avec une précision d'inspection supérieure, améliorant la qualité du fil et réduisant les temps d'arrêt.
Détection des défauts de tissus tissés à l’aide de l’IA
SolVision déployé pour la détection des défauts de tissus tissés permet une identification précise des défauts dans les textiles grâce à la technologie de vision AI rapide de Solomon.
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.
Reconnaissance des numéros de conteneurs maritimes par l’IA
La technologie OCR alimentée par l'IA de SolVision permet une reconnaissance automatique précise des plaques d'immatriculation (ALPR) et des numéros de conteneurs, améliorant ainsi les opérations de fret.
Inspection de l’assemblage de portes de voiture à l’aide de l’IA
AccuPick et SolVision optimisent l'inspection de l'assemblage des portes de voiture, améliorant l'efficacité, la précision et la qualité sur les lignes d'assemblage automobiles.
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 clips en plastique à l’aide de l’IA
SolVision utilise l'IA pour une inspection précise et une détection des défauts dans les clips en plastique, améliorant ainsi le contrôle de la qualité et l'efficacité de la production.
Détection des défauts des tissus en fibre de carbone à l’aide de l’IA
Le système de vision alimenté par l'IA de SolVision améliore la détection des défauts dans l'inspection des tissus en fibre de carbone, s'adaptant aux conditions d'éclairage pour un meilleur contrôle de la qualité.
Inspection des comprimés à l’aide de l’IA
SolVision améliore l'inspection des comprimés grâce à l'IA pour une détection précise des défauts, augmentant ainsi l'efficacité et la précision de la production pharmaceutique.
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.
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.
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.
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.
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.
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 des clips en plastique à l’aide de l’IA
SolVision utilise l'IA pour une inspection précise et une détection des défauts dans les clips en plastique, améliorant ainsi le contrôle de la qualité et l'efficacité de la production.
Inspection visuelle automatisée pour les LED
Inspection visuelle des LED rationalisée avec l'IA. SolVision dispose d'un outil de segmentation d'instances conçu pour identifier divers défauts de mini LED grâce au traitement d'images.
Solution d’inspection par IA pour les wafers semi-conducteurs
En utilisant la solution d'inspection par IA de SolVision, des défauts minimes tels que de fines rayures peuvent être localisés et marqués sur des images d'échantillons pour entraîner le modèle d'IA.
Contrôle de qualité du découpage des wafers
En utilisant l'outil de segmentation d'instances de SolVision, les lignes irrégulières et les défauts de perçage multiple sont étiquetés dans des images d'échantillon pour entraîner le modèle d'IA.
Inspection des PCB à l’aide de l’IA
SolVision améliore l'efficacité et la précision de l'inspection des PCB en identifiant en temps réel les composants défectueux grâce à la vision IA et au traitement d'image avancé.
Détection de défauts des roulements à l’aide de l’IA
Découvrez comment la technologie AI de SolVision améliore la détection des défauts de roulement grâce à une inspection précise des filetages, renforçant ainsi le contrôle de la qualité et l'efficacité.
Détection des défauts des tissus en fibre de carbone à l’aide de l’IA
Le système de vision alimenté par l'IA de SolVision améliore la détection des défauts dans l'inspection des tissus en fibre de carbone, s'adaptant aux conditions d'éclairage pour un meilleur contrôle de la qualité.
Détection des défauts de fil de bobine à l’aide de l’IA
SolVision, le système de vision par IA de Solomon, améliore la détection des défauts des bobines de fil avec une précision d'inspection supérieure, améliorant la qualité du fil et réduisant les temps d'arrêt.
Détection des défauts de tissus tissés à l’aide de l’IA
SolVision déployé pour la détection des défauts de tissus tissés permet une identification précise des défauts dans les textiles grâce à la technologie de vision AI rapide de Solomon.
Détection des défauts de peinture automobile à l’aide de l’IA
SolVision utilise l'IA pour une détection précise des défauts de peinture automobile, améliorant la qualité et l'efficacité dans la fabrication automobile pour un constructeur automobile de premier plan.
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 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.
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 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).
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 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 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.
Reconnaissance des numéros de conteneurs maritimes par l’IA
La technologie OCR alimentée par l'IA de SolVision permet une reconnaissance automatique précise des plaques d'immatriculation (ALPR) et des numéros de conteneurs, améliorant ainsi les opérations de fret.
Inspection des comprimés à l’aide de l’IA
SolVision améliore l'inspection des comprimés grâce à l'IA pour une détection précise des défauts, augmentant ainsi l'efficacité et la précision de la production pharmaceutique.
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.
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.
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 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.
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.
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 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 des capsules de café à l’aide de l’IA
SolVision améliore l'inspection et la classification des capsules de café grâce à l'IA, garantissant la détection de présence/absence tout en surmontant les défis liés à la couleur et à la réflexion.
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 clips en plastique à l’aide de l’IA
SolVision utilise l'IA pour une inspection précise et une détection des défauts dans les clips en plastique, améliorant ainsi le contrôle de la qualité et l'efficacité de la production.
Détection des défauts de fil de bobine à l’aide de l’IA
SolVision, le système de vision par IA de Solomon, améliore la détection des défauts des bobines de fil avec une précision d'inspection supérieure, améliorant la qualité du fil et réduisant les temps d'arrêt.
Détection des défauts de tissus tissés à l’aide de l’IA
SolVision déployé pour la détection des défauts de tissus tissés permet une identification précise des défauts dans les textiles grâce à la technologie de vision AI rapide de Solomon.
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 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.
Inspection des clips en plastique à l’aide de l’IA
SolVision utilise l'IA pour une inspection précise et une détection des défauts dans les clips en plastique, améliorant ainsi le contrôle de la qualité et l'efficacité de la production.
Détection des défauts des tissus en fibre de carbone à l’aide de l’IA
Le système de vision alimenté par l'IA de SolVision améliore la détection des défauts dans l'inspection des tissus en fibre de carbone, s'adaptant aux conditions d'éclairage pour un meilleur contrôle de la qualité.
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.
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 comprimés à l’aide de l’IA
SolVision améliore l'inspection des comprimés grâce à l'IA pour une détection précise des défauts, augmentant ainsi l'efficacité et la précision de la production pharmaceutique.
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.
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.
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.
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 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.
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.
Reconnaissance des numéros de conteneurs maritimes par l’IA
La technologie OCR alimentée par l'IA de SolVision permet une reconnaissance automatique précise des plaques d'immatriculation (ALPR) et des numéros de conteneurs, améliorant ainsi les opérations de fret.
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.
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.
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.
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.
Classification des légumes par IA
SolVision atteint une précision de 100 % dans l'inspection des artichauts en 50 millisecondes, améliorant l'efficacité et la classification dans la production de légumes 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 des capsules de café à l’aide de l’IA
SolVision améliore l'inspection et la classification des capsules de café grâce à l'IA, garantissant la détection de présence/absence tout en surmontant les défis liés à la couleur et à la réflexion.
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.
Détection des défauts de peinture automobile à l’aide de l’IA
SolVision utilise l'IA pour une détection précise des défauts de peinture automobile, améliorant la qualité et l'efficacité dans la fabrication automobile pour un constructeur automobile de premier plan.
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 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.
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 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.
Inspection de l’assemblage de portes de voiture à l’aide de l’IA
AccuPick et SolVision optimisent l'inspection de l'assemblage des portes de voiture, améliorant l'efficacité, la précision et la qualité sur les lignes d'assemblage automobiles.
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.
Détection des défauts des joints métalliques à l’aide de l’IA
SolVision IA améliore la détection des défauts dans les joints métalliques, augmentant l'efficacité de l'inspection et garantissant des performances de haute qualité des joints.
Détection de défauts des roulements à l’aide de l’IA
Découvrez comment la technologie AI de SolVision améliore la détection des défauts de roulement grâce à une inspection précise des filetages, renforçant ainsi le contrôle de la qualité et l'efficacité.
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.
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.
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 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.
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.
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.
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.
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 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 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.
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.
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 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.
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 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.
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.
Détection des défauts des joints métalliques à l’aide de l’IA
SolVision IA améliore la détection des défauts dans les joints métalliques, augmentant l'efficacité de l'inspection et garantissant des performances de haute qualité des joints.
Détection de défauts des roulements à l’aide de l’IA
Découvrez comment la technologie AI de SolVision améliore la détection des défauts de roulement grâce à une inspection précise des filetages, renforçant ainsi le contrôle de la qualité et l'efficacité.
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.
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.
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 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.
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.
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.
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 visuelle automatisée pour les LED
Inspection visuelle des LED rationalisée avec l'IA. SolVision dispose d'un outil de segmentation d'instances conçu pour identifier divers défauts de mini LED grâce au traitement d'images.
Inspection des PCB à l’aide de l’IA
SolVision améliore l'efficacité et la précision de l'inspection des PCB en identifiant en temps réel les composants défectueux grâce à la vision IA et au traitement d'image avancé.
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.
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.
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 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.
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 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.
Solution d’inspection par IA pour les wafers semi-conducteurs
En utilisant la solution d'inspection par IA de SolVision, des défauts minimes tels que de fines rayures peuvent être localisés et marqués sur des images d'échantillons pour entraîner le modèle d'IA.
Contrôle de qualité du découpage des wafers
En utilisant l'outil de segmentation d'instances de SolVision, les lignes irrégulières et les défauts de perçage multiple sont étiquetés dans des images d'échantillon pour entraîner le modèle d'IA.
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 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.
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.
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 visuelle des plateaux de transport de semi-conducteurs
Détection automatisée des défauts avec intelligence artificielle. Inspection visuelle des plateaux de transport de semiconducteurs.
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 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 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.