SolVision

  • Inspektion von verpackten Halbleiterchips

    Das Anomalieerkennungstool nutzt Deep-Learning-Technologie, um dem KI-Modell Beispielbilder von „perfekten“ Wafers beizubringen.

  • a close up of a blue and yellow background

    Automatisierte visuelle Inspektion für LEDs

    Optimierte visuelle Inspektion von LEDs mit KI. SolVision bietet ein Instance-Segmentierungswerkzeug, das entwickelt wurde, um verschiedene Mini-LED-Mängel durch Bildverarbeitung zu identifizieren.

  • a group of square objects

    Erkennung von Abplatzfehlern beim Wafer-Dicing

    Die Lage, Größe und Form der Risse variieren jedes Mal, und traditionelle optische Inspektionen können solche unvorhersehbaren Fehler nicht genau identifizieren.

  • Inspektion von Glasflaschen mit KI

    SolVision automatisiert die Inspektion von Glasflaschen mit fortschrittlicher Bildverarbeitung und erkennt effizient Produktionsfehler an Parfümflaschen mithilfe von KI-Technologie.

  • KI-Inspektion für Aluminium-LEDs

    SolVision lokalisiert und erkennt die kleinsten Fehler und Produktionsanomalien in Aluminium-PCBAs durch Bildverarbeitung.

  • Inspektion von Verpackungsverschlüssen mit KI

    Basierend auf Deep-Learning-Technologie kann SolVision feststellen, ob ein Verschluss intakt ist, indem es eine perfekte Verpackung mit potenziellen Variationen vergleicht.

  • KI-gestützte Qualitätskontrolle für medizinische Verbrauchsmaterialien

    SolVision erkennt und analysiert transparente Spritzenkomponenten mit unterschiedlichen Texturen und Formen, die für AOI-Systeme normalerweise zu schwierig zu überprüfen sind.

  • Visuelle Inspektion von Edelstahlrohren

    Die überlegenen Erkennungsfähigkeiten von SolVision gewährleisten, dass die OCR von Fahrrädern unabhängig davon, wie die Identifikationsnummern aussehen oder wie stark die Lichtbrechung ist, genau durchgeführt werden kann.

  • Qualitätsinspektion von Golfschlägern

    Mit der KI-basierten Lösung SolVision können Produktionsfehler an Schlägerköpfen unabhängig von Größe, Erscheinungsbild oder Lage erkannt werden.