SolVision verbessert die Keksqualität durch KI-gestützte Qualitätsinspektion und sorgt für ein einheitliches Erscheinungsbild sowie hohe Erkennungsgenauigkeit in der Snackproduktion.
Zur optischen Zeichenerkennung (OCR) wird maschinelles Sehen eingesetzt. Diese Informationen werden an die Cloud gesendet, um einen Inspektionsbericht zu erstellen, sodass Anlagenbetreiber die Anlageninspektion problemlos über mobile Geräte überwachen können.
META-aivi nutzt künstliche Intelligenz, um Größenabweichungen der Rohre sofort und präzise zu identifizieren. Mithilfe der Schnellzählfunktion werden alle unterschiedlichen Teile innerhalb von Sekunden klassifiziert und gezählt.
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 erreicht eine 100%ige Erkennungsrate von Fremdkörpern in IV-Beuteln durch ein innovatives KI-Visionssystem für eine effiziente Fehlererkennung.
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.
