Erforschen Sie, wie META-aivi das Abfallmanagement mit KI optimiert, Fehler reduziert und Kontaminationen vermeidet, während die Effizienz des Kunststoffrecyclings verbessert wird.

SolVision ermöglicht die visuelle Inspektion durch KI-Bildanalyse, wodurch die Zuverlässigkeit von Versatz- und Winkelinformationen gestärkt wird, um fehlerhafte Produkte und Fehler im Die-Bonding-Prozess zu erkennen.

Automatisierte Fehlererkennung mit künstlicher Intelligenz. Visuelle Inspektion von Halbleiter-Trays.

Das Feature Detection-Tool von Solomon SolVision lernt zuerst die Position des Tabletts und führt dann die optische Zeichenerkennung (OCR) mit mehr Flexibilität als AOI-Systeme durch.

SolVision KI erkennt BGA-Lötfehler mit hoher Präzision und verbessert die Fehlererkennung, Inspektionsgenauigkeit und Qualitätssicherung für Hersteller.

Mit SolVision’s KI-Inspektionslösung können winzige Defekte wie feine Kratzer auf Beispielbildern lokalisiert und markiert werden, um das KI-Modell zu trainieren.

SolVision nutzt KI, um die Inspektion von IC-Trays zu verbessern, die präzise Erkennung zu gewährleisten und die Qualitätsstandards in der Halbleiterindustrie zu erhöhen.

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