Impulsado por IA, el software de aprendizaje profundo Solvision entrena un modelo de IA simulando posibles defectos en la soldadura en condiciones de brillo aleatorias
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.
El modelo de IA puede ser entrenado para detectar y localizar con precisión los defectos en el panel de yeso para mejorar la calidad del producto y el rendimiento de la producción.
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.
El adhesivo excesivo puede permanecer en el chip o desbordarse en la placa de circuito y causar que el chip se incline, afectando la estabilidad de todo el paquete de semiconductores.
Para tareas manuales repetitivas como en este caso, una inspección visual automatizada puede ayudar a identificar productos defectuosos y mejorar la eficiencia de la fuerza laboral.
