SolVision

最適化のジレンマ：大量の欠陥 ハードドライブの金属ベースは、製造中に金属表面の損傷から形状やサイズの不正確さまで、さまざまな欠陥に見舞われやすいです。

SolVisionのインスタンスセグメンテーションツールを使用すると、キャリアトレイ上のチップのさまざまな配置の可能性をAI画像処理で学習できます。

小さならせん状金属部品は、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、サンプル画像から切削マークや衝突による欠陥の異なるタイプを学習し、その後AIモデルを構築してこれら微妙な欠陥を認識することができます。

従来のAOIの限界を克服し、ソロモンのSolVisionは背景や照明条件、複雑さ、シリアル番号の外観に影響されずに迅速にOCRを実行します。

SolVisionは、受動電子部品の欠陥電極を検出し、全体的な生産歩留まりを大幅に向上させます。

SolVisionのディープラーニングは、さまざまな色の液体や沈殿レベルを認識し、正確な分類と品質管理を可能にします。

人工知能による自動欠陥検出。半導体キャリアトレイの視覚検査。

ソロモンのSolVisionのインスタンスセグメンテーションツールを使用することで、さまざまな色やパターンのリボンの大小の欠陥を検出することができます。

Solomon SolVisionの特徴検出ツールは、まずトレイの位置を学習し、その後、AOIシステムよりも柔軟にOCRを実行します。