Il existe de nombreux types de défauts qui peuvent apparaître différemment à chaque fois sur les pièces estampées, en particulier les taches d’huile ou d’eau, qui sont difficiles à détecter.
Le SMT est un processus de soudage essentiel dans l’industrie électronique. SolVision détecte les défauts sur les PCB, connus pour leurs nombreux composants petits et complexes.
Alimenté par l’IA, le logiciel de deep learning SolVision entraîne un modèle d’IA en simulant des défauts potentiels des cordons de soudure dans des conditions de luminosité aléatoires.
SolVision utilise la technologie d’apprentissage profond pour améliorer l’inspection des masques chirurgicaux, garantissant une détection précise des défauts et un meilleur contrôle de la qualité.
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.
