欠陥検出
AI 欠陥検出は、ルールでは不可能な問題、つまり、二度と同じに見えない欠陥、位置の移動、背景テクスチャに隠れる問題に答えます。これらの展開は、メーカーが少数のラベル付き画像から検出をトレーニングし、新しい欠陥タイプが出現しても精度を維持していることを示しています。
AIを活用したPCB組み立て検査の最適化
SolVisionはAIを活用した基板組み立て検査を最適化し、精度を高め、エラーを減らし、迅速な学習AIビジョンシステムで効率を向上させます。
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製品ラベルのAI検査
AIディープラーニングを使用して、Solomon SolVisionのインスタンスセグメンテーションツールは、不規則または微妙であっても、ラベル上のさまざまな種類のテキストおよび数字の欠陥を学習できます。
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AIを使用した金属ボルトの欠陥検出
SolVision は、反射面の課題に対処し、ボルト1本あたりわずか 49 ミリ秒で完璧な100％の欠陥検出率を実現し、偽陰性を排除します。
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金属ケーシングの欠陥検査にAIを使用
SolVisionは、反射面を持つ金属ケーシングの欠陥検出と分類が可能なAIにより、電子機器の品質管理を向上させます。
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卵殻の品質検査と分類の解決策
SolVision AI画像プラットフォームのインスタンスセグメンテーション技術を活用し、画像サンプル内の卵の殻のひび割れの欠陥位置を特定し、AIモデルのトレーニングに使用します。トレーニングが完了すると、AIによって卵殻表面の孔やひび割れの状態が検査され、分類されます。これにより、卵の食品安全性と商品価値が向上します。
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溶接ビード欠陥検出
AIモデルは、適格な溶接ポイントに対して訓練され、システムにアップロードすることができます。これにより、ARメガネやタブレットデバイスを使用して溶接されたセクションをAI検査し、欠陥のある溶接を迅速に認識できます。
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