AIディープラーニングを使用して、Solomon SolVisionのインスタンスセグメンテーションツールは、不規則または微妙であっても、ラベル上のさまざまな種類のテキストおよび数字の欠陥を学習できます。

AIモデルは、ケーブル接続のエラーを正確に識別し、不良品をリアルタイムで排除することができます。

このような反復的な手作業の場合、自動視覚検査は不良製品を特定し、労働力の効率を向上させるのに役立ちます。

ARグラスと操作が簡単なウェアラブルAIを使用することで、オペレーターはPCBコンポーネントを正確に識別し、正しく配置されているかどうかを確認することができます。

META-aiviが電子部品検査を最適化し、AIを使用してはんだ付け検査における精度を向上し、人為的な誤りを減らす方法を探ります。

SolVisionは、反射面を持つ金属ケーシングの欠陥検出と分類が可能なAIにより、電子機器の品質管理を向上させます。

META-aiviがAIを活用して廃棄物管理を最適化し、エラーを減らし、汚染を防ぎながらプラスチック部品のリサイクルの効率を向上させる方法を探ります。

META-aiviは、主要なIPCメーカー向けにPCBの組立と検出を最適化し、AR + AI検証により精度と効率を向上させます。