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
AccuPick
SolVision
META-aivi
SolMotion
전원 공급 장치 케이블의 AI 검사
AI 모델은 케이블 연결에서 오류를 정확하게 식별하고 불량 제품을 실시간으로 제거할 수 있습니다.
수술 마스크 검사 AI 사용
SolVision은 수술 마스크 검사를 개선하기 위해 딥 러닝 기술을 활용하여 정확한 결함 탐지와 향상된 품질 관리를 보장합니다.
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.
BGA 납땜 검사 AI 활용
SolVision AI는 BGA 납땜 결함을 정밀하게 감지하여 제조업체의 결함 탐지, 검사 정확도 및 품질 보증을 향상시킵니다.
동전 분류 AI 사용
SolVision AI 비전 시스템은 동전 분류에서 탁월한 성능을 발휘하며, 산화나 동전 상태에 관계없이 단위별로 배치를 정확하게 분류합니다.
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.
커피 캡슐 검사 AI 활용
SolVision은 AI를 활용하여 커피 캡슐 검사 및 분류를 강화하며, 색상 및 반사 문제를 극복하고 존재/부재 감지를 보장합니다.
AI를 활용한 플라스틱 버클 클립 검사
SolVision은 AI를 활용하여 플라스틱 버클 클립의 정밀 검사 및 결함 감지를 수행함으로써 품질 관리와 생산 효율성을 향상시킵니다.
AI를 활용한 계란 품질 검사
SolVision AI는 결함을 인식하고 계란을 분류하여 자동화된 계란 품질 검사를 통해 식품 안전성과 품질 관리를 강화합니다.
포장된 반도체 칩 검사
이상 탐지 도구는 딥러닝 기술을 활용하여 AI 모델이 "완벽한" 웨이퍼의 샘플 이미지를 학습하도록 합니다.
AI를 활용한 플라스틱 버클 클립 검사
SolVision은 AI를 활용하여 플라스틱 버클 클립의 정밀 검사 및 결함 감지를 수행함으로써 품질 관리와 생산 효율성을 향상시킵니다.
포장된 반도체 칩 검사
이상 탐지 도구는 딥러닝 기술을 활용하여 AI 모델이 "완벽한" 웨이퍼의 샘플 이미지를 학습하도록 합니다.
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 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.
레이저 용접 결함 탐지 AI 활용
SolVision은 AI를 활용하여 레이저 용접 검사에서 발생하는 문제를 극복하고, 정밀한 결함 탐지를 통해 레이저 용접 품질 관리를 향상시킵니다.
AI 검사를 통한 다층 세라믹 커패시터(MLCC) 결함 탐지
SolVision은 수동 전자 부품에서 결함이 있는 전극을 탐지하여 전체 생산 수율을 크게 향상시킵니다.
반도체의 접착 결함 탐지
과도한 접착제가 칩에 남거나 회로 기판에 넘쳐흐르면 칩이 기울어져 전체 반도체 패키지의 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다.
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.
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.
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.
AI를 활용한 금속 케이스 품질 검사
SolVision은 결함 감지 및 분류가 가능한 AI를 통해 전자 제품의 품질 관리를 향상시키며, 금속 케이스의 품질 검사를 강화합니다.
AI를 활용한 채소 분류
SolVision은 아티초크 검사를 50밀리초 만에 100% 정확도로 수행하여 채소 생산에서 AI를 활용한 효율성 및 분류를 향상시킵니다.
AI를 활용한 플라스틱 버클 클립 검사
SolVision은 AI를 활용하여 플라스틱 버클 클립의 정밀 검사 및 결함 감지를 수행함으로써 품질 관리와 생산 효율성을 향상시킵니다.
AI를 활용한 계란 품질 검사
SolVision AI는 결함을 인식하고 계란을 분류하여 자동화된 계란 품질 검사를 통해 식품 안전성과 품질 관리를 강화합니다.
포장된 반도체 칩 검사
이상 탐지 도구는 딥러닝 기술을 활용하여 AI 모델이 "완벽한" 웨이퍼의 샘플 이미지를 학습하도록 합니다.
LED 자동 비전 검사
SolVision AI는 이미지 처리 기반의 인스턴스 세분화 도구를 통해 다양한 미니 LED 불량을 식별할 수 있는 LED 비전 검사를 간소화합니다.
AI를 활용한 유리병 검사
SolVision은 고급 이미지 처리를 활용하여 유리병 검사를 자동화하며, AI 기술로 향수병의 생산 결함을 효율적으로 감지합니다.
AI 기반 석고보드 시각 검사
AI 모델은 석고보드에서 결함을 정확하게 탐지하고 위치를 파악하도록 훈련되어 제품 품질과 생산 수율을 향상시킵니다.
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.
레이저 용접 결함 탐지 AI 활용
SolVision은 AI를 활용하여 레이저 용접 검사에서 발생하는 문제를 극복하고, 정밀한 결함 탐지를 통해 레이저 용접 품질 관리를 향상시킵니다.
AI 검사를 통한 다층 세라믹 커패시터(MLCC) 결함 탐지
SolVision은 수동 전자 부품에서 결함이 있는 전극을 탐지하여 전체 생산 수율을 크게 향상시킵니다.
반도체의 접착 결함 탐지
과도한 접착제가 칩에 남거나 회로 기판에 넘쳐흐르면 칩이 기울어져 전체 반도체 패키지의 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다.