Klassifizierung
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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.
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SolVision nutzt Deep-Learning-Technologie für eine verbesserte Inspektion von chirurgischen Masken, um eine genaue Fehlererkennung und eine verbesserte Qualitätskontrolle zu gewährleisten.
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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.
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SolVision überwinde die Herausforderungen bei der Inspektion von Laser-Schweißarbeiten mit KI und ermöglicht eine präzise Fehlererkennung zur Verbesserung der Schweißqualitätskontrolle.
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Optimierte Vorbereitung chirurgischer Instrumente mit META-aivi für verbesserte Patientensicherheit. 60% Zeit gespart. 100% Identifikationsgenauigkeit der Artikel.
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Erforschen Sie, wie META-aivi das Abfallmanagement mit KI optimiert, Fehler reduziert und Kontaminationen vermeidet, während die Effizienz des Kunststoffrecyclings verbessert wird.
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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.
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SolVision optimiert die Inspektion von PCB-Baugruppen mit KI, verbessert die Genauigkeit, reduziert Fehler und steigert die Effizienz mit unserem schnell lernenden KI-Visionssystem.