Études de cas
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L’IA SolVision de Solomon identifie rapidement les défauts des chaussettes grâce à une détection des défauts en temps réel, améliorant ainsi le contrôle qualité et l’efficacité des fabricants de textile.
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En utilisant l’OCR avec l’apprentissage profond par IA, SolVision lit et détecte divers défauts de texte et de chiffres sur les étiquettes imprimées, améliorant ainsi l’inspection des étiquettes de produits électroniques.
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En surmontant les limitations traditionnelles de l’AOI, SolVision de Solomon effectue rapidement la reconnaissance optique de caractères (OCR) sans être affecté par l’arrière-plan, les conditions d’éclairage, la complexité ou l’apparence du numéro de série.
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SolVision améliore l’inspection du caoutchouc moulé par injection grâce à l’IA pour une détection précise des défauts et un contrôle de la qualité amélioré.Études de casDétection de défautsInspection qualité/sécuritéPétrochimieplastiques et caoutchoucSolVision
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L’outil de détection de caractéristiques de Solomon SolVision apprend d’abord la position du plateau, puis effectue la reconnaissance optique de caractères (OCR) avec plus de flexibilité que les systèmes d’inspection optique automatisée (AOI).
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SolVision révolutionne l’inspection des aliments transformés, améliorant l’efficacité de la production, l’hygiène et l’assurance qualité dans la production alimentaire grâce à la précision de la vision par IA.
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SolVision élève le contrôle qualité dans l’électronique avec une IA capable de détecter et de classifier les défauts, améliorant ainsi l’inspection de la qualité des boîtiers métalliques.
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SolVision permet la numérisation des manomètres avec l’IA et la reconnaissance optique de caractères (OCR), améliorant l’efficacité, la précision et les temps de réponse dans les processus d’optélectronique et de surveillance des gaz.
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SolVision atteint une précision de 100 % dans l’inspection des artichauts en 50 millisecondes, améliorant l’efficacité et la classification dans la production de légumes grâce à l’IA.