SolVision
กรณีใช้งาน SolVision แสดงว่าผู้ผลิตตรวจจับตำหนิบนพื้นผิว ชิ้นส่วนที่ขาดหาย การอ่านอักขระผิด และการซีลล้มเหลวบน PCB เวเฟอร์ โลหะปั๊มขึ้นรูป บรรจุภัณฑ์ ผลิตภัณฑ์ยา และสิ่งทอ เมื่อรูปร่างข้อบกพร่องหรือสภาพแสงเปลี่ยนไป AOI แบบอิงกฎมีประสิทธิภาพลดลง แต่ละกรณีระบุตัวอย่าง เครื่องมือ AI และอัตราการตรวจจับ
การใช้งานผลิตภัณฑ์
กรณีศึกษา
AccuPick
SolVision
META-aivi
SolMotion
การตรวจสอบเครื่องหมายรับรองความปลอดภัย
การตรวจสอบเครื่องหมายรับรองความปลอดภัย การตรวจจับเครื่องหมายรับรองที่มีข้อบกพร่องด้วย AI อัตโนมัติของ Solomon SolVision
การระบุและจำแนกเซลล์ด้วย AI
ปรับใช้โมเดล AI ขั้นสูงของ SolVision เพื่อระบุและจำแนกเซลล์ ในกรณีที่ระบบ AOI แบบดั้งเดิมไม่สามารถตรวจจับและวิเคราะห์ความแตกต่างของเซลล์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การตรวจสอบภาพของแนวเชื่อมในอุตสาหกรรมยานยนต์
ขับเคลื่อนด้วย AI ซอฟต์แวร์ Deep Learning ของ SolVision ฝึกโมเดล AI โดยจำลองข้อบกพร่องของแนวเชื่อมภายใต้สภาพแสงที่ไม่แน่นอน
การตรวจสอบสายไฟของยูนิตจ่ายไฟด้วย AI
โมเดล AI สามารถระบุข้อผิดพลาดในการเชื่อมต่อสายไฟได้อย่างแม่นยำ และคัดแยกผลิตภัณฑ์ที่ไม่ได้มาตรฐานแบบเรียลไทม์
การตรวจสอบคุณภาพเคสโลหะด้วย AI
ระบบ AI ตรวจจับภาพ SolVision ช่วยยกระดับการควบคุมคุณภาพและการตรวจสอบชิ้นส่วนโลหะ ด้วยความแม่นยำและความเร็วที่สูงขึ้น เพื่อป้องกันสินค้ามีตำหนิ
การตรวจสอบหน้ากากผ่าตัดโดยใช้ AI
SolVision ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อการตรวจสอบหน้ากากผ่าตัดที่มีประสิทธิภาพ ทำให้การตรวจจับข้อบกพร่องมีความแม่นยำและการควบคุมคุณภาพดีขึ้น
การดิจิทัลเกจก๊าซโดยใช้ AI
SolVision ช่วยให้การดิจิทัลเกจก๊าซโดยใช้ AI และ OCR ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และเวลาตอบสนองในกระบวนการออปโตอิเล็กทรอนิกส์และการตรวจสอบก๊าซ
การตรวจสอบฝาขวดด้วยการรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR)
ระบบ OCR ของ SolVision ยกระดับการควบคุมคุณภาพผลิตภัณฑ์อาหาร เครื่องดื่ม และยา โดยสามารถตรวจสอบข้อมูลที่พิมพ์บนฝาขวดได้อย่างแม่นยำ แม้ในสายการผลิตที่มีความเร็วสูง ด้วยเทคโนโลยี AI.
การจำแนกผักด้วย AI
SolVision ตรวจสอบอาร์ติโชคได้อย่างแม่นยำ 100% ภายใน 50 มิลลิวินาที ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการจำแนกและตรวจสอบในสายการผลิตผักด้วย AI
การตรวจสอบแผงบรรจุยาแบบปิดผนึกด้วย AI
SolVision ปฏิวัติการตรวจสอบแผงบรรจุยา ด้วยการเอาชนะความท้าทายของวัสดุสะท้อนแสง เพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพในการผลิตยาโดยใช้ AI
การตรวจสอบเวเฟอร์เซมิคอนดักเตอร์โดยอัตโนมัติ
เวเฟอร์ที่มีข้อบกพร่องมักจะมีข้อบกพร่องเล็กน้อยที่กระจายอยู่ทั่วพื้นผิว ซึ่งทำให้ระบบ AOI ไม่สามารถตั้งกฎสำหรับการตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพได้
การตรวจจับข้อบกพร่องในการเชื่อมด้วยเลเซอร์โดยใช้ AI
SolVision เอาชนะความท้าทายในการตรวจสอบการเชื่อมด้วยเลเซอร์ด้วย AI โดยทำให้การตรวจจับข้อบกพร่องแม่นยำยิ่งขึ้น เพื่อควบคุมคุณภาพการเชื่อมด้วยเลเซอร์ที่ดีขึ้น
การตรวจสอบด้วย AI สำหรับตัวเก็บประจุเซรามิกหลายชั้น (MLCC)
SolVision ตรวจจับอิเล็กโทรดที่มีข้อบกพร่องในส่วนประกอบอิเล็กทรอนิกส์แบบพาสซีฟ เพื่อเพิ่มผลผลิตโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญ
การตรวจจับข้อบกพร่องของการยึดติดในเซมิคอนดักเตอร์
กาวที่มากเกินไปอาจจะเหลืออยู่บนชิปหรือไหลล้นออกมาบนแผงวงจรและทำให้ชิปเอียง ส่งผลกระทบต่อความเสถียรของแพ็กเกจเซมิคอนดักเตอร์ทั้งหมด
การตรวจจับส่วนประกอบของแล็ปท็อปที่ผิดพลาดและหายไป
สำหรับงานที่ทำซ้ำๆ เช่นในกรณีนี้ การตรวจสอบด้วยภาพอัตโนมัติสามารถช่วยตรวจจับผลิตภัณฑ์ที่เสียหายและปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานได้
การตรวจสอบถาดใส่ IC ด้วย AI
SolVision ใช้เทคโนโลยี AI ในการเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจสอบถาด IC เพื่อการตรวจจับที่แม่นยำ และยกระดับมาตรฐานคุณภาพในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์
การตรวจสอบชิปเซมิคอนดักเตอร์ที่บรรจุหีบห่อแล้ว
เครื่องมือ Anomaly Detection ใช้เทคโนโลยี Deep Learning เพื่อสอนโมเดล AI ด้วยภาพของเวเฟอร์ที่สมบูรณ์
การตรวจจับข้อบกพร่องจากการบิ่นในการตัดเวเฟอร์
ตำแหน่ง ขนาด และรูปร่างของรอยร้าวเปลี่ยนไปในแต่ละครั้ง และการตรวจสอบด้วยระบบภาพแบบดั้งเดิมไม่สามารถระบุข้อบกพร่องที่ไม่แน่นอนได้อย่างแม่นยำ
การตรวจสอบด้วย AI สำหรับแผงวงจร LED อะลูมิเนียม
SolVision ตรวจจับและรู้จำข้อบกพร่องและความผิดปกติที่เล็กที่สุดในแผงวงจรอะลูมิเนียมด้วยการประมวลผลภาพ
การตรวจสอบซีลบรรจุภัณฑ์ด้วย AI
ด้วยเทคโนโลยี Deep Learning SolVision สามารถตรวจสอบความสมบูรณ์ของการซีลได้โดยการเปรียบเทียบกับบรรจุภัณฑ์ตัวอย่างที่สมบูรณ์และความคลาดเคลื่อนที่อาจเกิดขึ้น
การตรวจสอบเวเฟอร์เซมิคอนดักเตอร์โดยอัตโนมัติ
เวเฟอร์ที่มีข้อบกพร่องมักจะมีข้อบกพร่องเล็กน้อยที่กระจายอยู่ทั่วพื้นผิว ซึ่งทำให้ระบบ AOI ไม่สามารถตั้งกฎสำหรับการตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพได้
การตรวจจับข้อบกพร่องในการเชื่อมด้วยเลเซอร์โดยใช้ AI
SolVision เอาชนะความท้าทายในการตรวจสอบการเชื่อมด้วยเลเซอร์ด้วย AI โดยทำให้การตรวจจับข้อบกพร่องแม่นยำยิ่งขึ้น เพื่อควบคุมคุณภาพการเชื่อมด้วยเลเซอร์ที่ดีขึ้น
การตรวจสอบด้วย AI สำหรับตัวเก็บประจุเซรามิกหลายชั้น (MLCC)
SolVision ตรวจจับอิเล็กโทรดที่มีข้อบกพร่องในส่วนประกอบอิเล็กทรอนิกส์แบบพาสซีฟ เพื่อเพิ่มผลผลิตโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญ
การตรวจจับข้อบกพร่องของการยึดติดในเซมิคอนดักเตอร์
กาวที่มากเกินไปอาจจะเหลืออยู่บนชิปหรือไหลล้นออกมาบนแผงวงจรและทำให้ชิปเอียง ส่งผลกระทบต่อความเสถียรของแพ็กเกจเซมิคอนดักเตอร์ทั้งหมด
การตรวจจับส่วนประกอบของแล็ปท็อปที่ผิดพลาดและหายไป
สำหรับงานที่ทำซ้ำๆ เช่นในกรณีนี้ การตรวจสอบด้วยภาพอัตโนมัติสามารถช่วยตรวจจับผลิตภัณฑ์ที่เสียหายและปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานได้
การตรวจสอบคุณภาพไข่ไก่ด้วย AI
SolVision AI สามารถจดจำข้อบกพร่องและจำแนกไข่ได้อย่างแม่นยำ เพื่อการตรวจสอบคุณภาพไข่อัตโนมัติที่ช่วยยกระดับความปลอดภัยและการควบคุมคุณภาพอาหาร
การตรวจสอบชิปเซมิคอนดักเตอร์ที่บรรจุหีบห่อแล้ว
เครื่องมือ Anomaly Detection ใช้เทคโนโลยี Deep Learning เพื่อสอนโมเดล AI ด้วยภาพของเวเฟอร์ที่สมบูรณ์
การตรวจจับข้อบกพร่องจากการบิ่นในการตัดเวเฟอร์
ตำแหน่ง ขนาด และรูปร่างของรอยร้าวเปลี่ยนไปในแต่ละครั้ง และการตรวจสอบด้วยระบบภาพแบบดั้งเดิมไม่สามารถระบุข้อบกพร่องที่ไม่แน่นอนได้อย่างแม่นยำ
การตรวจสอบขวดแก้วด้วย AI
SolVision ทำให้การตรวจสอบขวดแก้วเป็นแบบอัตโนมัติโดยใช้การประมวลผลภาพขั้นสูง สามารถตรวจจับข้อบกพร่องในขวดน้ำหอมได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยเทคโนโลยี AI
การตรวจสอบด้วย AI สำหรับแผงวงจร LED อะลูมิเนียม
SolVision ตรวจจับและรู้จำข้อบกพร่องและความผิดปกติที่เล็กที่สุดในแผงวงจรอะลูมิเนียมด้วยการประมวลผลภาพ