SolVisionVaka Çalışması
Yapay Zekâ Kullanarak Kablo İzolasyon Hata Tespiti
Müşteri
Müşteri, elektronik ve telekomünikasyon sektörleri için kablo, tel ve ilgili bileşenler konusunda uzmanlaşmış, çok uluslu bir üreticidir.
Durum
Kablo Kılıfı Denetimi
Kablo kılıfı, iç iletkenleri nem, kimyasallar ve fiziksel hasarlardan korur. Kablo izolasyonunun bütünlüğünü korumak kritik öneme sahiptir. Özellikle elektronik ve telekomünikasyon alanlarında, çatlaklar, aşınmalar veya düzensiz kalınlık gibi kusurlar performansı ve güvenliği tehlikeye atabilir.

Zorluk
Kablo Denetiminde Hassasiyet Sağlama
300 ila 400 metre uzunluğundaki kablo rulolarını denetlemek için, önce kabloların mekanik ekipmanlarla düzeltilmesi ve ardından hat lazerleriyle taranması gerekmektedir. Bu yöntem, yüzey kusurlarını—kırılmalar, çöküntüler ve çizikler—tespit edebilir; ancak basılı metin ile gerçek kusurlar arasındaki farkı ayırt etmekte zorlanır. Açılar ve ışıklandırmadaki değişiklikler yanlış değerlendirmelere neden olabilir, bu da manuel kontrolleri gerektirir ve denetim verimliliğini azaltır. Müşteri, basılı metni gerçek kusurlardan ayırt edebilecek daha hassas bir çözüme ihtiyaç duyuyordu.
Çözüm
Yapay Zekâ Destekli Kablo Hata Tespiti
Müşteri, kablo üretiminde hata tespitini geliştirmek için Solomon’un SolVision yapay zekâ teknolojisini kullandı. SolVision içindeki yapay zekâ modelleri, yalnızca birkaç örnek kusur görüntüsü—lekeler, deformasyonlar ve çizikler—kullanılarak eğitildi. Böylece, gerçek kusurlar ile basılı metin veya yüzey farklılıkları doğru bir şekilde ayırt edilebildi. Bu hassas tespit yöntemi, yanlış pozitifleri azalttı, manuel kontrolleri en aza indirdi ve denetim sürecini hızlandırdı. Sonuç olarak, müşteri daha yüksek denetim doğruluğu, artırılmış üretim verimliliği ve iyileştirilmiş kablo kalitesi ve verimi elde etti.