Case Studies

AI 모델은 석고보드에서 결함을 정확하게 탐지하고 위치를 파악하도록 훈련되어 제품 품질과 생산 수율을 향상시킵니다.

결함이 있는 웨이퍼는 일반적으로 표면에 미세한 결함이 무작위로 분포되어 있어, 이로 인해 AOI 시스템이 효율적인 검사를 위한 규칙을 설정하는 데 어려움을 겪습니다.

SolVision은 AI를 활용하여 레이저 용접 검사에서 발생하는 문제를 극복하고, 정밀한 결함 탐지를 통해 레이저 용접 품질 관리를 향상시킵니다.

META-aivi는 AR + AI 검증을 통해 선도적인 IPC 제조사의 PCB 조립 및 검사 프로세스를 최적화하여 정밀도와 효율성을 높입니다.

SolVision은 수동 전자 부품에서 결함이 있는 전극을 탐지하여 전체 생산 수율을 크게 향상시킵니다.

과도한 접착제가 칩에 남거나 회로 기판에 넘쳐흐르면 칩이 기울어져 전체 반도체 패키지의 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다.

반복적인 수작업 작업의 경우, 자동화된 시각 검사가 결함 있는 제품을 식별하고 노동 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

META-aivi가 AI를 통해 폐기물 관리를 최적화하고 오류를 줄이며 오염을 방지하고, 플라스틱 부품 재활용의 효율성을 높이는 방법을 확인해보세요.

AccuPick + SolVision은 자동차 도어 조립 검사 공정을 최적화하여 조립 라인의 효율성, 정밀도 및 품질을 향상시킵니다.