SolVision atteint un taux de détection de 100 % des particules étrangères dans les sacs IV grâce à un système de vision IA innovant pour une détection efficace des défauts.
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.
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.
La technologie IA et OCR de SolVision améliore l’inspection des Numéros d’Identification des Pneus, renforçant ainsi la précision, l’efficacité et le contrôle qualité dans la production de pneus.
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.
Propulsé par l’IA, Solomon SolVision peut automatiser les processus d’inspection des soudures en apprenant les différentes formes et caractéristiques des cordons de soudure à partir d’images d’échantillons.
La technologie d’apprentissage en profondeur de SolVision facilite la reconnaissance des liquides de différentes couleurs et des niveaux de sédimentation pour une classification précise et un contrôle de qualité.
