Détection de Défauts
La détection des défauts par l’IA répond à un problème que les règles ne peuvent pas résoudre : des défauts qui ne se ressemblent jamais deux fois, changent de position et se cachent dans la texture d’arrière-plan. Ces déploiements montrent que les fabricants s’entraînent à la détection à partir d’une poignée d’images étiquetées, puis conservent la précision à mesure que de nouveaux types de défauts apparaissent.
Classification des câbles de connectivité à l’aide de la réalité augmentée et de l’IA
META-aivi transforme l'inspection des câbles avec l'IA, garantissant la précision dans la reconnaissance, la classification et la détection des défauts pour une fabrication électronique efficace.
‧
Détection des défauts des cordons de soudure à l’aide de la réalité augmentée et de l’intelligence artificielle
Les modèles d'IA peuvent être formés et téléchargés dans le système pour des points de soudure qualifiés. Cela permet d'inspecter les sections soudées à l'aide de lunettes AR ou d'une tablette pour reconnaître rapidement les soudures défectueuses.
‧
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 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.
‧
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.
‧