金属加工业
金属零件机器视觉检查反射工件并使机器人路径适应实际几何形状。它涵盖机加工部件和焊接缺陷、金属库存、管计数、零件分类、3D 箱拣选、CNC 装载、钢轨边缘修整和机器人磨削。
使用 AI 进行 HVAC 焊接品质检测
SolVision AI 可执行 HVAC 焊接检测，即时识别焊接缺陷，确保稳定一致的质量，并降低错误与返工风险。
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采用 AR + AI 的金属零件库存管理
META-aivi 采用 AR + AI 视觉技术优化金属零件库存管理，实现自动计数，从而提升盘点的速度和准确性。
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使用AR + AI 计算自行车车架管数
META-aivi 的 AR + AI 解决方案提高自行车车架生产的管材计数准确性和效率，减少错误并提升生产力。
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利用机器人实现自动化铁轨接缝板去毛边处理
使用了SOLMON公司的AI 3D机器视觉技术Solmotion来进行接缝板的位置识别。准确地识别接缝板端面进行毛边修整的位置并进行了修正。在毛边修整过程中，我们在接缝板流动到修整位置之前的一侧安装了Solmotion的摄像头系统，用于解析接缝板的截面。
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钱币面额智能化计算解决方案
许多制币厂试图以视觉技术进行钱币的筛选，使用SolVision的Feature Detection工具，学习钱币在各种亮度、脏污与氧化程度的影像数据，不仅可分辨图案相同但面额不同的钱币，亦可正确辨识出各国钱币，并实时计算出各国钱币的总面额。
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不锈钢管字符辨识解决方案
目前仍采用人力进行自行车车身号码的辨识与登录，耗费人工且效率低，若使用AOI进行字符辨识，因不锈钢管表面为圆弧曲面，打光容易造成反射，不论以人工或者AOI检测，针对曲面、反光不锈钢管上字样的辨识皆较为困难。所罗门结合机器视觉与人工智能，对于光学字符识别可以得到极佳的辨识效果。
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