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.
Angetrieben von KI trainiert die Deep-Learning-Software von SolVision ein KI-Modell, indem sie potenzielle Schweißnahtfehler unter zufälligen Helligkeitsbedingungen simuliert.
SolVision nutzt Deep-Learning-Technologie für eine verbesserte Inspektion von chirurgischen Masken, um eine genaue Fehlererkennung und eine verbesserte Qualitätskontrolle zu gewährleisten.
Das KI-Modell kann trainiert werden, um Defekte auf der Trockenbauplatte genau zu erkennen und zu lokalisieren, um die Produktqualität und den Produktionsertrag zu verbessern.
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.
Übermäßiger Kleber kann auf dem Chip verbleiben oder auf die Leiterplatte überlaufen und dazu führen, dass der Chip kippt, was die Stabilität des gesamten Halbleiterpakets beeinträchtigt.
