Las capacidades superiores de reconocimiento de SolVision aseguran que el OCR de bicicletas se pueda realizar con precisión, independientemente de cómo se vean los números de identificación o los niveles de refracción de la luz.
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.
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.
Impulsado por IA, Solomon Solvision puede automatizar los procesos de inspección de soldaduras aprendiendo las diferentes formas y características de los cordones de soldadura a partir de imágenes de muestra.
Usando OCR con aprendizaje profundo de IA, SolVision lee y detecta varios defectos de texto y números en etiquetas impresas, mejorando la inspección de etiquetas de productos electrónicos.
SolVision AI mejora la detección de defectos en llaves, el control de calidad y la eficiencia de producción, superando las limitaciones de los sistemas AOI tradicionales.
