การตรวจจับข้อบกพร่อง
การตรวจจับข้อบกพร่องของ AI จะตอบกฎของปัญหาไม่ได้: ข้อบกพร่องที่ไม่เคยดูเหมือนเดิมสองครั้ง เลื่อนตำแหน่ง และซ่อนในพื้นผิวพื้นหลัง การใช้งานเหล่านี้แสดงการฝึกอบรมการตรวจจับของผู้ผลิตจากรูปภาพที่มีป้ายกำกับจำนวนหนึ่ง จากนั้นจึงรักษาความแม่นยำเมื่อมีข้อบกพร่องประเภทใหม่ปรากฏขึ้น
การตรวจสอบซีลบรรจุภัณฑ์ด้วย AI
ด้วยเทคโนโลยี Deep Learning SolVision สามารถตรวจสอบความสมบูรณ์ของการซีลได้โดยการเปรียบเทียบกับบรรจุภัณฑ์ตัวอย่างที่สมบูรณ์และความคลาดเคลื่อนที่อาจเกิดขึ้น
‧
การควบคุมคุณภาพด้วย AI สำหรับเวชภัณฑ์สิ้นเปลือง
SolVision ตรวจจับและวิเคราะห์ชิ้นส่วนเข็มฉีดยาแบบโปร่งใสที่มีพื้นผิวและรูปร่างหลากหลาย ซึ่งมักยากเกินกว่าที่ระบบ AOI แบบเดิมจะตรวจสอบได้
‧
การตรวจสอบคุณภาพของไม้กอล์ฟ
ด้วยระบบ AI ของ SolVision สามารถตรวจจับข้อบกพร่องของหัวไม้กอล์ฟได้แม่นยำ โดยไม่ขึ้นกับขนาด ลักษณะ หรือจุดที่เกิดข้อบกพร่อง
‧
การจำแนกสายเคเบิลเชื่อมต่อโดยใช้ AR + AI
META-aivi เปลี่ยนแปลงกระบวนการตรวจสอบสายเคเบิลด้วย AI โดยรับประกันความแม่นยำในการรับรู้ การจำแนกประเภท และการตรวจจับข้อบกพร่อง เพื่อการผลิตอิเล็กทรอนิกส์ที่มีประสิทธิภาพ
‧
การตรวจจับข้อบกพร่องของการเชื่อมด้วยเทคโนโลยี AR + AI
โมเดล AI สามารถถูกฝึกและอัปโหลดเข้าสู่ระบบสำหรับจุดการเชื่อมที่มีคุณสมบัติ ซึ่งช่วยให้การตรวจสอบการเชื่อมโดยใช้แว่นตา AR หรืออุปกรณ์แท็บเล็ตสามารถทำได้อย่างรวดเร็วเพื่อรับรู้ข้อบกพร่องในการเชื่อม
‧