Detección de Defectos
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SolVision utiliza visión artificial basada en IA para inspeccionar alimentos procesados en líneas transportadoras en movimiento, identificando defectos visuales como cocción excesiva, quemaduras, exceso de grasa y productos unidos entre sí, a pesar de las variaciones en su apariencia y posición.
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Descubra cómo SolVision utiliza visión basada en IA para detectar defectos superficiales irregulares en frascos de fragancia con degradado de color durante la inspección de calidad automatizada.
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SolVision combina OCR basado en IA y detección de defectos para inspeccionar etiquetas de productos electrónicos, identificar caracteres dañados y digitalizar información impresa para la gestión de producción e inventario.
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SolVision inspecciona PCB ensambladas para detectar componentes faltantes y errores de ensamblaje, facilitando controles de calidad consistentes en distintos diseños de placa.
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Un fabricante de cintas utilizó SolVision para inspeccionar materiales con distintos colores, patrones y texturas en busca de agujeros, nudos y puntadas rotas. La detección de defectos en tejidos basada en IA permitió realizar inspecciones de calidad más uniformes y mejorar la trazabilidad de la producción.
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Una empresa farmacéutica multinacional utilizó SolVision para inspeccionar comprimidos con IA y detectar cambios de forma, tamaño, color, textura, etiquetado y calidad superficial. El sistema redujo la necesidad de realizar inspecciones manuales y permitió incorporar nuevos tipos de defectos.
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SolVision permite la inspección automatizada de botellas de vidrio retornables mediante inspección visual basada en IA para detectar y clasificar la contaminación durante el proceso de reutilización de botellas.
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La inspección de tapas de botellas basada en IA mediante SolVision permite OCR en tiempo real de códigos de lote y fechas de producción en tapas de aluminio reflectantes en líneas de producción de alta velocidad.
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La inspección de agujas de seguridad mediante IA de SolVision mejora la detección de defectos en agujas de seguridad, optimizando el control de calidad en la producción de dispositivos médicos.








