欠点検出

AIビジョン技術を活用してケーブルの絶縁体外観に欠陥があるかどうかを検出し、生産ラインの検査効率を向上させる。

AIビジョン技術を使用してモンキーレンチの外観に欠陥があるかどうかを検出し、製品品質をさらに向上させる。

AI視覚技術を活用してMLCCの外観欠陥を検出し、生産ラインの全体的な検査効率をさらに向上させます。

AI視覚技術を活用してクッキーの外観欠陥を検出し、生産ラインの全体的な検査効率を向上させます。

運用AI視覚技術で金属ガスケットの外観に欠陥があるかを検出し、生産ラインの検査効率を向上させます。

SolvisionのAI視覚検査技術は、ベアリングのねじ欠陥を鮮明に検出し、ベアリング製品の品質を保証します。肉眼で見えない欠陥の問題を解決し、生産ラインの生産性を向上させます。

異常検出ツールは、ディープラーニング技術を使用して、AIモデルに「完璧な」ウェハのサンプル画像を学習させます。

ひび割れの位置、サイズ、形状は毎回異なり、従来の光学検査ではこのような予測不可能な欠陥を正確に識別することは困難です。

SolVisionのインスタンスセグメンテーションツールを使用して、不規則な線や多重ドリリングの欠陥をサンプル画像にラベル付けし、AIモデルをトレーニングします。