SolVision KI verbessert die Fehlererkennung bei Multilayer-Ceramic-Kondensatoren (MLCC), reduziert falsche Ablehnungen und optimiert die Qualitätskontrolle in der Elektronikproduktion.

SolVision KI verbessert die Fehlererkennung bei Kabeln und optimiert die Qualitätssicherung der Kabelisolierung, die Inspektionsgenauigkeit und die Produktionseffizienz für Drähte und Kabel.

SolVision KI verbessert die Fehlererkennung bei Schraubenschlüsseln, die Qualitätskontrolle und die Produktionseffizienz und überwindet die Einschränkungen traditioneller AOI-Systeme.

SolVision gewährleistet eine fehlerfreie 100 %ige Fehlererkennungsrate in nur 49 Millisekunden pro Bolzen, indem es Herausforderungen durch reflektierende Oberflächen angeht und falsch-negative Ergebnisse ausschließt.

Es gibt viele Arten von Defekten, die bei den gestanzten Teilen unterschiedlich auftreten können, insbesondere Öl- oder Wasserflecken, die nicht leicht zu erkennen sind.

SMT ist ein kritischer Lötprozess in der Elektronikindustrie. SolVision erkennt Defekte auf Leiterplatten (PCBs), die zahlreiche kleine, komplexe Komponenten aufweisen.

Inspektion von Sicherheitszertifizierungszeichen: Die KI-gestützte automatisierte Erkennung fehlerhafter Zertifizierungszeichen von Solomon SolVision.

Angetrieben von KI trainiert die Deep-Learning-Software von SolVision ein KI-Modell, indem sie potenzielle Schweißnahtfehler unter zufälligen Helligkeitsbedingungen simuliert.