SolVision
SolVisionの導入事例では、メーカーがPCB、ウェハー、プレス金属、包装、医薬品、繊維の各工程で、表面欠陥、部品欠品、文字の誤読、シール不良を検出する方法を紹介します。欠陥の形状や照明条件が変化するとルールベースAOIでは対応が難しくなるため、各事例で使用サンプル、AIツール、検出率を示します。
製品導入事例
導入事例
AccuPick
SolVision
META-aivi
SolMotion
プラスチックバックルのAI検査
人工知能を搭載したSolVisionは、異なる検査タスクのために設計された4つの個別ツールを備えています。
半導体パッケージングプロセスの検査
SolVisionはAI画像解析を通じて視覚検査を可能にし、変位および角度情報の信頼性を強化することで、ダイボンディングプロセスにおける欠陥製品やエラーを認識します。
自動車の溶接ビードの外観検査
AIを搭載したSolVisionディープラーニングソフトウェアは、ランダムな明るさの条件で潜在的な溶接ビード欠陥をシミュレーションすることでAIモデルをトレーニングします。
半導体ウェーハ検査の自動化
欠陥のあるウェーハは通常、表面にランダムに散在する微細な欠陥を持っており、これがAOIシステムによる効率的な検査のためのルール設定を困難にします。
アルミ製品のパッケージ検査
人工知能を活用したSolVisionは、生産の不一致を検出するための視覚検査を自動化します。リアルタイムの製品画像をゴールデンサンプルと比較することによって。
AIを使用したレーザー溶接欠陥検出
SolVisionは、レーザー溶接検査における課題をAIで克服し、正確な欠陥検出を可能にすることでレーザー溶接の品質管理を向上させます。
半導体の接着欠陥の検出
過剰な接着剤がチップに残ったり、回路基板に溢れ出たりして、チップが傾くことがあり、半導体パッケージ全体の安定性に影響を与える可能性があります。
AIコンピュータ組立ソリューション
最適化のジレンマ：大量の欠陥 ハードドライブの金属ベースは、製造中に金属表面の損傷から形状やサイズの不正確さまで、さまざまな欠陥に見舞われやすいです。
半導体キャリアトレイのAI検査
SolVisionのインスタンスセグメンテーションツールを使用すると、キャリアトレイ上のチップのさまざまな配置の可能性をAI画像処理で学習できます。
半導体部品のAI検査
従来のAOIの限界を克服し、ソロモンのSolVisionは背景や照明条件、複雑さ、シリアル番号の外観に影響されずに迅速にOCRを実行します。
半導体トレイの目視検査
Solomon SolVisionの特徴検出ツールは、まずトレイの位置を学習し、その後、AOIシステムよりも柔軟にOCRを実行します。
半導体ウェーハ検査の自動化
欠陥のあるウェーハは通常、表面にランダムに散在する微細な欠陥を持っており、これがAOIシステムによる効率的な検査のためのルール設定を困難にします。
アルミ製品のパッケージ検査
人工知能を活用したSolVisionは、生産の不一致を検出するための視覚検査を自動化します。リアルタイムの製品画像をゴールデンサンプルと比較することによって。
AIを使用したレーザー溶接欠陥検出
SolVisionは、レーザー溶接検査における課題をAIで克服し、正確な欠陥検出を可能にすることでレーザー溶接の品質管理を向上させます。
半導体の接着欠陥の検出
過剰な接着剤がチップに残ったり、回路基板に溢れ出たりして、チップが傾くことがあり、半導体パッケージ全体の安定性に影響を与える可能性があります。
AIコンピュータ組立ソリューション
最適化のジレンマ：大量の欠陥 ハードドライブの金属ベースは、製造中に金属表面の損傷から形状やサイズの不正確さまで、さまざまな欠陥に見舞われやすいです。
半導体キャリアトレイのAI検査
SolVisionのインスタンスセグメンテーションツールを使用すると、キャリアトレイ上のチップのさまざまな配置の可能性をAI画像処理で学習できます。