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