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 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.

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

Das KI-Modell kann Fehler in Kabelverbindungen genau identifizieren und minderwertige Produkte in Echtzeit ausschließen.

Automatisieren Sie präzises Schleifen mit der 3D-Matching-Technologie von SolMotion. Verbessern Sie die Qualität, reduzieren Sie den Abfall und steigern Sie die Produktivität bei der Herstellung von Metallkomponenten.

Bei sich wiederholenden manuellen Aufgaben wie in diesem Fall kann eine automatisierte visuelle Inspektion helfen, fehlerhafte Produkte zu identifizieren und die Effizienz der Arbeitskräfte zu verbessern.