SolVision AI detecta defectos de soldadura BGA con precisión, mejorando la detección de defectos, la exactitud de la inspección y el aseguramiento de la calidad para fabricantes.
Usando la herramienta de segmentación de instancias de SolVision, se etiquetan líneas irregulares y defectos de perforación múltiple en imágenes de muestra para entrenar el modelo de IA.
Descubre cómo META-aivi optimiza la gestión de residuos con inteligencia artificial, reduciendo errores, evitando la contaminación y mejorando la eficiencia en el reciclaje de piezas plásticas.
La visión artificial se utiliza para realizar el Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR). Esta información se envía a la nube para generar un informe de inspección, permitiendo a los operadores de planta monitorear fácilmente la inspección de las instalaciones a través de dispositivos móviles.
SolVision emplea la IA para mejorar la inspección de las bandejas de circuitos integrados, lo que garantiza una detección precisa y eleva los estándares de garantía de calidad en la industria de los semiconductores.
La herramienta de Detección de Anomalías utiliza tecnología de aprendizaje profundo para enseñar al modelo de IA imágenes de muestra de obleas «perfectas».
La ubicación, el tamaño y la forma de las grietas varían cada vez, y la inspección óptica tradicional no puede identificar con precisión estos defectos impredecibles.
Usando la solución de inspección AI de Solvision, se pueden localizar y marcar defectos minúsculos como rasguños finos en imágenes de muestra para entrenar el modelo de IA.
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.
