工業領域

電子機器視覺可發現細微缺陷並驗證 PCB 和組件組裝。覆蓋範圍包括 BGA 焊接、MLCC 表面、電纜絕緣、筆記型電腦製造、包裝內容、連接器分類和設備檢查，針對導致手動重新檢查的低對比度錯誤。

金屬零件機器視覺檢查反射工件並使機器人路徑適應實際幾何形狀。它涵蓋機械加工部件和焊接缺陷、金屬庫存、管計數、零件分類、3D 箱揀選、CNC 裝載、鋼軌邊緣修整和機器人磨削。

製造機器視覺將檢查、驗證、計數和機器人處理連結起來。從接線和筆記型電腦建造到焊接、墊片和機械加工零件，它可以發現缺陷和缺少物品、更新庫存並指導 CNC 和裝配操作的 3D 箱揀選。

在塑膠和橡膠檢測中，模製零件的每次注射都會有所不同，而柔性材料的情況不會有兩次相同的情況。這些部署顯示了吸收這種變化的缺陷檢查，機器人拾取固定自動化無法抓取的化合物和模製零件。

半導體人工智慧偵測位於可見度邊緣、對比度低且容易被誤認為拋光痕跡或正常表面紋理的缺陷。這些部署表明，晶圓廠和封裝線能夠捕捉到 AOI 過度殺傷或遺漏的內容，從 CMP 刮痕到切割晶片。

LED 缺陷檢查，其中缺陷太小、變化太大、位置太隨機，無法固定規則。這些部署顯示了透過定位每個缺陷的分段模型檢查的光學組件，以及沿途讀取數位記錄的類比儀表。