การตรวจสอบคุณภาพ
การตรวจสอบคุณภาพ AI เข้ามาทำหน้าที่ตัดสินที่ส่วนท้ายของสายการผลิต โดยที่ผลิตภัณฑ์จะต้องผ่านภาพรวมและรูปแบบที่ยอมรับได้จะดูเหมือนเป็นข้อบกพร่องอย่างมาก การปรับใช้ที่นี่แสดงการตรวจสอบขั้นสุดท้ายที่ทำงานด้วยความเร็วของสายโดยไม่เบี่ยงเบนจากความเมื่อยล้าที่เกิดขึ้นกับผู้ให้คะแนนที่เป็นมนุษย์
การตรวจสอบหมายเลขประจำยาง (DOT TIN) ด้วย AI
เทคโนโลยี AI และ OCR ของ SolVision ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจสอบหมายเลขประจำยาง ยกระดับความแม่นยำ ประสิทธิภาพ และการควบคุมคุณภาพในกระบวนการผลิตยาง
‧
การตรวจจับข้อบกพร่องของโลหะพื้นผิวเกลียวด้วย AI
ชิ้นส่วนโลหะขนาดเล็กที่มีพื้นผิวลายเกลียวสามารถตรวจสอบได้ด้วยเครื่องมือ Instance Segmentation ของ SolVision โดยเรียนรู้จากภาพตัวอย่างถึงลักษณะของรอยตัดหรือรอยกระแทกที่แตกต่างกัน แล้วสร้างโมเดล AI เพื่อรู้จำข้อบกพร่องที่ซับซ้อนเหล่านี้
‧
การตรวจจับข้อบกพร่องของรอยเชื่อมด้วย AI
SolVision จาก Solomon ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถทำให้การตรวจสอบรอยเชื่อมเป็นแบบอัตโนมัติ โดยเรียนรู้รูปร่างและลักษณะของรอยเชื่อมจากภาพตัวอย่าง
‧
การตรวจสอบยาชีวภาพแบบของเหลวด้วยการเรียนรู้เชิงลึก
Deep Learning ของ SolVision ช่วยในการจดจำของเหลวหลากสีและระดับการตกตะกอน เพื่อจำแนกประเภทอย่างแม่นยำและควบคุมคุณภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ
‧
การตรวจสอบผ้าริบบิ้นด้วย AI
SolVision ยกระดับการตรวจสอบผ้าริบบิ้นด้วยการตรวจจับข้อบกพร่องด้วย AI เพื่อให้มั่นใจในการควบคุมคุณภาพของริบบิ้นที่มีสีและลวดลายในกระบวนการผลิตสิ่งทอ
‧
การตรวจสอบยางฉีดขึ้นรูปด้วย AI
SolVision ยกระดับการตรวจสอบยางฉีดขึ้นรูปด้วย AI ช่วยให้สามารถตรวจจับข้อบกพร่องได้อย่างแม่นยำ และควบคุมคุณภาพได้ดีขึ้น
‧
การตรวจสอบภาพอัตโนมัติสำหรับ LED
การตรวจสอบภาพ LED อย่างมีประสิทธิภาพด้วย AI SolVision มาพร้อมกับเครื่องมือการแบ่งส่วนตัว ที่ออกแบบมาเพื่อตรวจจับข้อบกพร่องต่างๆ ของ Mini LED ผ่านการประมวลผลภาพ
‧
การตรวจสอบอาหารแปรรูปด้วย AI
SolVision ปฏิวัติการตรวจสอบอาหารแปรรูปด้วย AI ยกระดับประสิทธิภาพการผลิต สุขอนามัย และการควบคุมคุณภาพด้วยความแม่นยำจากระบบการมองเห็น
‧
โซลูชันการตรวจสอบ AI สำหรับเวเฟอร์เซมิคอนดักเตอร์
โดยใช้ SolVision’s AI Inspection Solution การตรวจจับข้อบกพร่องขนาดเล็ก เช่น รอยขีดข่วนละเอียด สามารถระบุและทำเครื่องหมายในภาพตัวอย่างเพื่อฝึกโมเดล AI ได้
‧
การควบคุมคุณภาพของการตัดเวเฟอร์
โดยใช้เครื่องมือการแบ่งส่วนอินสแตนซ์ (Instance Segmentation) ของ SolVision ข้อบกพร่องเช่น เส้นที่ไม่สม่ำเสมอและข้อบกพร่องจากการเจาะหลายจุดจะได้รับการทำเครื่องหมายในภาพตัวอย่างเพื่อฝึกโมเดล AI
‧