SolVision사례 연구
반도체 부품에 대한 AI 검사
광학 문자 인식(OCR)을 통한 마이크로 트랜지스터 분류
생산 과정 모니터링
반도체 생산은 복잡한 단계와 정교한 기술을 포함하는 과정입니다. 전체 과정을 완전히 모니터링하고, 부품의 사양을 기록하며, 선별 중 결함을 빠르게 찾기 위해서는 마이크로 트랜지스터와 같은 부품의 일련 번호를 식별하는 것이 중요한 작업입니다.
전통적인 비전 시스템의 한계
부품의 수량이 많고 출처가 다양하기 때문에 일련 번호는 글꼴, 색상, 크기에서 차이가 나는 경우가 많습니다. 이는 특히 조명이 부족하거나 배경 색상이 비슷한 경우, 규칙 기반 검사 시스템이 탐지하기 어려운 문제입니다. 이러한 한계는 시각적 검사 과정의 정확도에 큰 영향을 미쳐 생산 효율성을 개선할 여지를 남깁니다.
SolVision을 통한 신뢰할 수 있는 OCR
SolVision은 배경이나 조명 조건, 일련 번호의 복잡성 또는 외관에 영향을 받지 않고 빠르게 광학 문자 인식(OCR)을 수행할 수 있습니다. AI 딥 러닝을 사용하여 SolVision은 개별 숫자를 효율적으로 식별하며, 샘플 데이터가 시간이 지나면서 증가할수록 시스템의 인식 속도와 정확도가 더욱 향상됩니다.
AI 검사
다양한 글꼴
원본
결과
흐릿한 글꼴
원본
결과
