Klassifizierung

Setzen Sie das fortschrittliche KI-Modell von SolVision ein, um Zellen zu identifizieren und zu klassifizieren, wo traditionelle AOI-Systeme bei der Erkennung und Bestimmung von Zellvariationen unzureichend sind.

SolVision nutzt Deep-Learning-Technologie für eine verbesserte Inspektion von chirurgischen Masken, um eine genaue Fehlererkennung und eine verbesserte Qualitätskontrolle zu gewährleisten.

Fehlerhafte Wafer weisen in der Regel auch subtile Defekte auf, die zufällig auf der Oberfläche verteilt sind, was es AOI-Systemen (Automated Optical Inspection) erschwert, Regeln für effiziente Inspektionen festzulegen.

SolVision überwinde die Herausforderungen bei der Inspektion von Laser-Schweißarbeiten mit KI und ermöglicht eine präzise Fehlererkennung zur Verbesserung der Schweißqualitätskontrolle.

Optimierte Vorbereitung chirurgischer Instrumente mit META-aivi für verbesserte Patientensicherheit. 60% Zeit gespart. 100% Identifikationsgenauigkeit der Artikel.

Erforschen Sie, wie META-aivi das Abfallmanagement mit KI optimiert, Fehler reduziert und Kontaminationen vermeidet, während die Effizienz des Kunststoffrecyclings verbessert wird.

Kleine, spiralförmige Metallteile können mit dem Instanzsegmentierungstool von SolVision inspiziert werden, um die verschiedenen Arten von Schnittmarken oder Kollisionsfehlern anhand von Beispielbildern zu erlernen und dann ein KI-Modell zu erstellen, das diese subtilen Mängel erkennt.

SolVision optimiert die Inspektion von PCB-Baugruppen mit KI, verbessert die Genauigkeit, reduziert Fehler und steigert die Effizienz mit unserem schnell lernenden KI-Visionssystem.