Classification
Le tri et la classification de l’IA traitent les éléments qui diffèrent de manière trop subtile pour des règles fixes, comme les qualités de production ou les pièces presque identiques. Ces déploiements montrent le tri appris à partir d’images d’exemple, en suivant le rythme des variations naturelles qui exigeraient un réajustement constant du seuil.
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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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