Études de cas

  • a group of square objects

    Automatiser les inspections des wafers de semi-conducteurs

    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.

  • a close-up of a machine

    Détection des défauts de soudage laser à l’aide de l’IA

    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.

  • Inspections par IA pour les condensateurs céramiques multicouches (MLCC)

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

  • Détection des défauts d’adhérence dans les semi-conducteurs

    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.

  • A Man Fixing a Laptop

    Détection des composants défectueux et manquants des ordinateurs portables

    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.

  • black rubber tire stack on a white background

    Inspection du numéro d’identification des pneus DOT à l’aide de l’IA

    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.

  • black and white labeled box

    Automatisierung der Qualitätsinspektion von Trägerschalen

    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.

  • Détection des défauts par IA pour les métaux à surface spiralée

    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.

  • Inspection de l’assemblage de PCB à l’aide de l’IA

    SolVision optimise l’inspection de l’assemblage de circuits imprimés (PCB) grâce à l’IA, améliorant la précision, réduisant les erreurs et augmentant l’efficacité avec notre système de vision IA à apprentissage rapide.