도입 사례SolVision(Page 2)
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SolVision

SolVision 구축 사례는 제조업체가 PCB, 웨이퍼, 프레스 금속, 포장재, 제약품 및 섬유에서 표면 결함, 부품 누락, 문자 오독 및 밀봉 불량을 검출하는 방법을 보여 줍니다. 결함 형상과 조명이 달라지면 규칙 기반 AOI로 판정하기 어려워지며, 각 사례에서 사용한 샘플, AI 도구 및 검출률을 제시합니다.

제품 도입 사례

도입 사례

모든 제품, 모든 산업 분야

AccuPick

3D 빈 피킹 솔루션

SolVision

AI 비전 검사 시스템

META-aivi

AR + AI 비전 도입 사례

SolMotion

비전 유도 로보틱스

스탬핑 금속 부품의 AI 검사

스탬핑 부품에는 매번 다르게 나타날 수 있는 다양한 결함이 있으며, 특히 기름 또는 물 얼룩과 같은 결함은 쉽게 감지되지 않습니다.

금속 가공 산업
Quality & Defect Inspection

SMT 납땜에서 단락 감지

SMT는 전자 산업에서 중요한 납땜 과정입니다. SolVision은 많은 작은 복잡한 부품을 가진 것으로 알려진 PCB에서 결함을 감지합니다.

전자제품 조립 산업
Quality & Defect Inspection

안전 인증 마크 검사

안전 인증 마크 검사. Solomon SolVision의 AI 자동화 결함 감지 시스템.

전자제품 조립 산업
Quality & Defect Inspection

AI 기반 세포 식별 및 분류

SolVision의 고급 AI 모델을 배포하여 전통적인 AOI 시스템이 세포 변화를 탐지하고 판별하는 데 부족한 부분을 보완하며 세포를 정확하게 식별하고 분류합니다.

Pharmaceuticals & Medical
이미지 분류·식별

자동차 용접 비드의 시각적 검사

AI 기반으로 구동되는 SolVision의 딥러닝 소프트웨어는 무작위 밝기 조건에서 발생할 수 있는 용접 비드 결함을 시뮬레이션하여 AI 모델을 훈련시킵니다.

자동차 제조업
Quality & Defect Inspection

전원 공급 장치 케이블의 AI 검사

AI 모델은 케이블 연결에서 오류를 정확하게 식별하고 불량 제품을 실시간으로 제거할 수 있습니다.

전자제품 조립 산업
부품 유무 검사

수술 마스크 검사 AI 사용

SolVision은 수술 마스크 검사를 개선하기 위해 딥 러닝 기술을 활용하여 정확한 결함 탐지와 향상된 품질 관리를 보장합니다.

Pharmaceuticals & Medical
Quality & Defect Inspection

병뚜껑 검사 OCR 사용

SolVision의 OCR은 고속 생산 라인에서 병뚜껑 인쇄 문제를 해결하며 식품, 음료 및 제약 제품의 품질 관리를 강화합니다. AI를 활용하여 인쇄 품질이 낮은 경우에도 정확한 인식을 제공합니다.

식품·음료 가공
OCR & Character Recognition

BGA 납땜 검사 AI 활용

SolVision AI는 BGA 납땜 결함을 정밀하게 감지하여 제조업체의 결함 탐지, 검사 정확도 및 품질 보증을 향상시킵니다.

전자제품 조립 산업
Quality & Defect Inspection

동전 분류 AI 사용

SolVision AI 비전 시스템은 동전 분류에서 탁월한 성능을 발휘하며, 산화나 동전 상태에 관계없이 단위별로 배치를 정확하게 분류합니다.

금속 가공 산업
이미지 분류·식별

반도체 웨이퍼를 위한 AI 검사 솔루션

SolVision의 AI 검사 솔루션을 사용하면 미세한 스크래치와 같은 결함을 샘플 이미지에서 식별하고 표시하여 AI 모델 학습에 활용할 수 있습니다.

반도체 제조업
Quality & Defect Inspection

커피 캡슐 검사 AI 활용

SolVision은 AI를 활용하여 커피 캡슐 검사 및 분류를 강화하며, 색상 및 반사 문제를 극복하고 존재/부재 감지를 보장합니다.

식품·음료 가공
이미지 분류·식별

AI를 활용한 플라스틱 버클 클립 검사

SolVision은 AI를 활용하여 플라스틱 버클 클립의 정밀 검사 및 결함 감지를 수행함으로써 품질 관리와 생산 효율성을 향상시킵니다.

Petrochemicals & Plastics & Rubber
Quality & Defect Inspection

AI를 활용한 계란 품질 검사

SolVision AI는 결함을 인식하고 계란을 분류하여 자동화된 계란 품질 검사를 통해 식품 안전성과 품질 관리를 강화합니다.

식품·음료 가공
Quality & Defect Inspection

포장된 반도체 칩 검사

이상 탐지 도구는 딥러닝 기술을 활용하여 AI 모델이 "완벽한" 웨이퍼의 샘플 이미지를 학습하도록 합니다.

반도체 제조업
Quality & Defect Inspection

AI를 활용한 채소 분류

SolVision은 아티초크 검사를 50밀리초 만에 100% 정확도로 수행하여 채소 생산에서 AI를 활용한 효율성 및 분류를 향상시킵니다.

식품·음료 가공
이미지 분류·식별

의료 소모품의 AI 품질 관리

SolVision은 일반적인 AOI 시스템으로 검사하기 어려운 다양한 질감과 형태의 투명한 주사기 부품을 정확하게 감지하고 분석합니다.

Pharmaceuticals & Medical
Quality & Defect Inspection

골프 클럽 품질 검사

AI 기반 SolVision을 사용하면, 클럽 헤드의 생산 결함을 크기, 모양, 위치에 관계없이 감지할 수 있습니다.

금속 가공 산업
Quality & Defect Inspection

자동차 용접 비드의 시각적 검사

AI 기반으로 구동되는 SolVision의 딥러닝 소프트웨어는 무작위 밝기 조건에서 발생할 수 있는 용접 비드 결함을 시뮬레이션하여 AI 모델을 훈련시킵니다.

자동차 제조업
Quality & Defect Inspection

전원 공급 장치 케이블의 AI 검사

AI 모델은 케이블 연결에서 오류를 정확하게 식별하고 불량 제품을 실시간으로 제거할 수 있습니다.

전자제품 조립 산업
부품 유무 검사

BGA 납땜 검사 AI 활용

SolVision AI는 BGA 납땜 결함을 정밀하게 감지하여 제조업체의 결함 탐지, 검사 정확도 및 품질 보증을 향상시킵니다.

전자제품 조립 산업
Quality & Defect Inspection

동전 분류 AI 사용

SolVision AI 비전 시스템은 동전 분류에서 탁월한 성능을 발휘하며, 산화나 동전 상태에 관계없이 단위별로 배치를 정확하게 분류합니다.

금속 가공 산업
이미지 분류·식별

반도체 웨이퍼를 위한 AI 검사 솔루션

SolVision의 AI 검사 솔루션을 사용하면 미세한 스크래치와 같은 결함을 샘플 이미지에서 식별하고 표시하여 AI 모델 학습에 활용할 수 있습니다.

반도체 제조업
Quality & Defect Inspection

AI를 활용한 플라스틱 버클 클립 검사

SolVision은 AI를 활용하여 플라스틱 버클 클립의 정밀 검사 및 결함 감지를 수행함으로써 품질 관리와 생산 효율성을 향상시킵니다.

Petrochemicals & Plastics & Rubber
Quality & Defect Inspection

포장된 반도체 칩 검사

이상 탐지 도구는 딥러닝 기술을 활용하여 AI 모델이 "완벽한" 웨이퍼의 샘플 이미지를 학습하도록 합니다.

반도체 제조업
Quality & Defect Inspection

LED 자동 비전 검사

SolVision AI는 이미지 처리 기반의 인스턴스 세분화 도구를 통해 다양한 미니 LED 불량을 식별할 수 있는 LED 비전 검사를 간소화합니다.

반도체 제조업
Quality & Defect Inspection

반도체 웨이퍼 검사 자동화

결함이 있는 웨이퍼는 일반적으로 표면에 미세한 결함이 무작위로 분포되어 있어, 이로 인해 AOI 시스템이 효율적인 검사를 위한 규칙을 설정하는 데 어려움을 겪습니다.

반도체 제조업
이미지 분류·식별

레이저 용접 결함 탐지 AI 활용

SolVision은 AI를 활용하여 레이저 용접 검사에서 발생하는 문제를 극복하고, 정밀한 결함 탐지를 통해 레이저 용접 품질 관리를 향상시킵니다.

금속 가공 산업
Quality & Defect Inspection

AI 검사를 통한 다층 세라믹 커패시터(MLCC) 결함 탐지

SolVision은 수동 전자 부품에서 결함이 있는 전극을 탐지하여 전체 생산 수율을 크게 향상시킵니다.

전자제품 조립 산업
Quality & Defect Inspection

반도체의 접착 결함 탐지

과도한 접착제가 칩에 남거나 회로 기판에 넘쳐흐르면 칩이 기울어져 전체 반도체 패키지의 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다.

반도체 제조업
Quality & Defect Inspection

결함이 있거나 누락된 노트북 부품 감지

반복적인 수작업 작업의 경우, 자동화된 시각 검사가 결함 있는 제품을 식별하고 노동 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

전자제품 조립 산업
조립 완성도 검사

AI를 활용한 자동차 도어 조립 검사

AccuPick + SolVision은 자동차 도어 조립 검사 공정을 최적화하여 조립 라인의 효율성, 정밀도 및 품질을 향상시킵니다.

자동차 제조업
Quality & Defect Inspection

DOT 타이어 식별 번호 검사 AI 활용

SolVision의 AI 및 OCR 기술은 타이어 식별 번호 검사 기능을 향상시켜 타이어 생산에서 정확성, 효율성 및 품질 관리를 개선합니다.

자동차 제조업
OCR & Character Recognition

AI를 활용한 PCB 조립 검사

SolVision은 빠른 학습 AI 비전 시스템을 통해 PCB 조립 검사 최적화, 정확도 향상, 오류 감소 및 효율성 증대에 기여합니다.

전자제품 조립 산업
Quality & Defect Inspection

AI를 활용한 실 검사

SolVision의 AI 기술은 실 검사를 최적화하여 다양한 실 결함을 빠르고 효율적으로 정확하게 감지하며, 향상된 품질 관리를 보장합니다.

섬유 및 신발
Quality & Defect Inspection

AI 검사 기반 IV 백 분류

SolVision은 IV 백 분류를 자동화하여 정렬 프로세스를 최적화하고 정확도를 높입니다. 첨단 AI 검사 솔루션을 지금 만나보세요.

Pharmaceuticals & Medical
이미지 분류·식별

딥러닝을 활용한 바이오텍 액상 의약품 검사

SolVision의 딥러닝은 다양한 색상의 액체와 침전물 수준을 인식하여 정확한 분류와 품질 관리를 지원합니다.

Pharmaceuticals & Medical
Quality & Defect Inspection

AI를 활용한 양말 결함 검사

Solomon의 SolVision AI는 실시간 결함 탐지를 통해 양말 결함을 신속하게 식별하여 섬유 제조업체의 품질 관리와 효율성을 향상시킵니다.

섬유 및 신발
Quality & Defect Inspection

반도체 부품에 대한 AI 검사

전통적인 AOI의 한계를 극복한 Solomon의 SolVision은 배경이나 조명 조건, 일련 번호의 복잡성 또는 외관에 영향을 받지 않고 빠르게 OCR을 수행합니다.

반도체 제조업
OCR & Character Recognition

AI를 활용한 금속 케이스 품질 검사

SolVision은 결함 감지 및 분류가 가능한 AI를 통해 전자 제품의 품질 관리를 향상시키며, 금속 케이스의 품질 검사를 강화합니다.

전자제품 조립 산업
Quality & Defect Inspection

AI를 활용한 채소 분류

SolVision은 아티초크 검사를 50밀리초 만에 100% 정확도로 수행하여 채소 생산에서 AI를 활용한 효율성 및 분류를 향상시킵니다.

식품·음료 가공
이미지 분류·식별

자동차 용접 비드의 시각적 검사

AI 기반으로 구동되는 SolVision의 딥러닝 소프트웨어는 무작위 밝기 조건에서 발생할 수 있는 용접 비드 결함을 시뮬레이션하여 AI 모델을 훈련시킵니다.

자동차 제조업
Quality & Defect Inspection

수술 마스크 검사 AI 사용

SolVision은 수술 마스크 검사를 개선하기 위해 딥 러닝 기술을 활용하여 정확한 결함 탐지와 향상된 품질 관리를 보장합니다.

Pharmaceuticals & Medical
Quality & Defect Inspection

병뚜껑 검사 OCR 사용

SolVision의 OCR은 고속 생산 라인에서 병뚜껑 인쇄 문제를 해결하며 식품, 음료 및 제약 제품의 품질 관리를 강화합니다. AI를 활용하여 인쇄 품질이 낮은 경우에도 정확한 인식을 제공합니다.

식품·음료 가공
OCR & Character Recognition

BGA 납땜 검사 AI 활용

SolVision AI는 BGA 납땜 결함을 정밀하게 감지하여 제조업체의 결함 탐지, 검사 정확도 및 품질 보증을 향상시킵니다.

전자제품 조립 산업
Quality & Defect Inspection

반도체 웨이퍼를 위한 AI 검사 솔루션

SolVision의 AI 검사 솔루션을 사용하면 미세한 스크래치와 같은 결함을 샘플 이미지에서 식별하고 표시하여 AI 모델 학습에 활용할 수 있습니다.

반도체 제조업
Quality & Defect Inspection

AI를 활용한 플라스틱 버클 클립 검사

SolVision은 AI를 활용하여 플라스틱 버클 클립의 정밀 검사 및 결함 감지를 수행함으로써 품질 관리와 생산 효율성을 향상시킵니다.

Petrochemicals & Plastics & Rubber
Quality & Defect Inspection

AI를 활용한 계란 품질 검사

SolVision AI는 결함을 인식하고 계란을 분류하여 자동화된 계란 품질 검사를 통해 식품 안전성과 품질 관리를 강화합니다.

식품·음료 가공
Quality & Defect Inspection

포장된 반도체 칩 검사

이상 탐지 도구는 딥러닝 기술을 활용하여 AI 모델이 "완벽한" 웨이퍼의 샘플 이미지를 학습하도록 합니다.

반도체 제조업
Quality & Defect Inspection

LED 자동 비전 검사

SolVision AI는 이미지 처리 기반의 인스턴스 세분화 도구를 통해 다양한 미니 LED 불량을 식별할 수 있는 LED 비전 검사를 간소화합니다.

반도체 제조업
Quality & Defect Inspection

AI를 활용한 유리병 검사

SolVision은 고급 이미지 처리를 활용하여 유리병 검사를 자동화하며, AI 기술로 향수병의 생산 결함을 효율적으로 감지합니다.

Pharmaceuticals & Medical
Quality & Defect Inspection

AI 기반 석고보드 시각 검사

AI 모델은 석고보드에서 결함을 정확하게 탐지하고 위치를 파악하도록 훈련되어 제품 품질과 생산 수율을 향상시킵니다.

건축·건설 산업
Quality & Defect Inspection

반도체 웨이퍼 검사 자동화

결함이 있는 웨이퍼는 일반적으로 표면에 미세한 결함이 무작위로 분포되어 있어, 이로 인해 AOI 시스템이 효율적인 검사를 위한 규칙을 설정하는 데 어려움을 겪습니다.

반도체 제조업
이미지 분류·식별

레이저 용접 결함 탐지 AI 활용

SolVision은 AI를 활용하여 레이저 용접 검사에서 발생하는 문제를 극복하고, 정밀한 결함 탐지를 통해 레이저 용접 품질 관리를 향상시킵니다.

금속 가공 산업
Quality & Defect Inspection

AI 검사를 통한 다층 세라믹 커패시터(MLCC) 결함 탐지

SolVision은 수동 전자 부품에서 결함이 있는 전극을 탐지하여 전체 생산 수율을 크게 향상시킵니다.

전자제품 조립 산업
Quality & Defect Inspection

반도체의 접착 결함 탐지

과도한 접착제가 칩에 남거나 회로 기판에 넘쳐흐르면 칩이 기울어져 전체 반도체 패키지의 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다.

반도체 제조업
Quality & Defect Inspection

AI를 활용한 금속 케이스 품질 검사

SolVision은 결함 감지 및 분류가 가능한 AI를 통해 전자 제품의 품질 관리를 향상시키며, 금속 케이스의 품질 검사를 강화합니다.

전자제품 조립 산업
Quality & Defect Inspection

알루미늄 LED를 위한 AI 검사

SolVision은 이미지 처리를 통해 알루미늄 PCBA의 가장 작은 결함과 생산 이상을 감지하고 인식합니다.

전자제품 조립 산업
Quality & Defect Inspection
SolVision · Defect detection
Run your own parts through SolVision —
Bring your defect images, get a trained inspection model back.