品質/安全検査

国内外の安全規格認証マークには、CEやEACなど多くの種類があり、それぞれ異なるマークが使用されています。大量印刷の過程では、情報が多すぎると過剰印刷や印刷漏れの検出が難しくなり、製品の販売や使用に影響を及ぼす可能性があります。 SolVision AI映像ツールを活用し、AIモデルを訓練します。訓練が完了したAIモデルは、自動ですべての差異を検出・マークし、版面の印刷不良を特定します。

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。

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。

深層学習技術に基づき、SolVisionは完璧なパッケージと潜在的な変動を比較することでシールが完全かどうかを判断できます。

SolVisionのAI検査ソリューションを使用して、細かい傷のような微小な欠陥をサンプル画像上で特定し、マークしてAIモデルをトレーニングすることができます。