Le modèle d’IA peut être formé pour détecter et localiser avec précision les défauts sur les panneaux de plâtre afin d’améliorer la qualité du produit et le rendement de production.

Les wafers défectueux présentent souvent des défauts subtils dispersés aléatoirement sur la surface, ce qui empêche les systèmes d’inspection automatique (AOI) de définir des règles pour des inspections efficaces.

SolVision surmonte les défis de l’inspection de soudage laser grâce à l’IA, permettant une détection précise des défauts pour améliorer le contrôle de qualité du soudage laser.

SolVision détecte les électrodes défectueuses sur les composants électroniques passifs afin d’améliorer de manière significative le rendement global de la production.

Ein übermäßiger Kleber kann auf dem Chip verbleiben oder auf die Leiterplatte überlaufen und dazu führen, dass der Chip kippt, was die Stabilität des gesamten Halbleiterpakets beeinträchtigt.

Pour des tâches manuelles répétitives comme dans ce cas, une inspection visuelle automatisée peut aider à identifier les produits défectueux et améliorer l’efficacité de la main-d’œuvre.

À mesure que la fabrication de semi-conducteurs devient plus sophistiquée, le processus de création des cadres de connexion doit s’améliorer en précision et en rendement.

Les petites pièces métalliques à surface spiralée peuvent être inspectées à l’aide de l’outil de segmentation d’instance de SolVision pour apprendre les différents types de marques de coupe ou de défauts de collision à partir d’images d’échantillon, puis construire un modèle d’IA pour reconnaître ces défauts subtils.