Hay muchos tipos de defectos que pueden aparecer de manera diferente cada vez en las piezas estampadas, en particular manchas de aceite o agua, que no son fácilmente detectables.
Desplegar el modelo avanzado de IA de Solvision para identificar y clasificar células donde los sistemas de AOI tradicionales son insuficientes para detectar y determinar variaciones celulares
SolVision utiliza tecnología de aprendizaje profundo para una inspección mejorada de mascarillas quirúrgicas, asegurando una detección precisa de defectos y un mejor control de calidad.
Los wafers F0 defectuosos también suelen tener defectos sutiles dispersos aleatoriamente en la superficie, y esto impide que los sistemas de AOI establezcan reglas para inspecciones eficientes.
SolVision supera los desafíos en la inspección de soldadura láser con IA, lo que permite una detección precisa de defectos para mejorar el control de calidad de la soldadura láser.
Las pequeñas piezas metálicas con superficie en espiral se pueden inspeccionar utilizando la herramienta de Segmentación de Instancias de Solvision para aprender los diferentes tipos de marcas de corte o fallos por colisión a partir de imágenes de muestra, y luego construir un modelo de IA para reconocer estos sutiles defectos.
SolVision optimiza la inspección de ensamblaje de PCB con IA, mejorando la precisión, reduciendo errores y aumentando la eficiencia con nuestro sistema de visión AI de aprendizaje rápido.
La tecnología de IA de F0 SolVision optimiza la inspección de hilos al detectar con precisión varios defectos de hilos de manera rápida y eficiente, asegurando un control de calidad mejorado.
