Automotive

AI 모델을 학습시키고 이를 시스템에 업로드하여 용접 품질 기준을 설정할 수 있습니다. 이를 통해 AR 글래스 또는 태블릿을 활용하여 용접 부위를 AI로 검사하고 결함을 신속하게 식별할 수 있습니다.

META-aivi는 자동 고장 감지 및 모니터링을 통해 플라스틱 사출성형 공정을 최적화하여 효율을 높이고, 가동 중단을 줄이며 비용을 절감합니다.

SolVision AI는 금속 개스킷의 결함 감지를 향상시켜 검사 효율을 높이고 고품질 개스킷 성능을 보장합니다.

SolVision은 AI를 사용하여 자동차 도장 결함을 정밀하게 탐지하고, 주요 자동차 제조업체의 품질과 효율성을 향상시킵니다.

스탬핑 부품에는 매번 다르게 나타날 수 있는 다양한 결함이 있으며, 특히 기름 또는 물 얼룩과 같은 결함은 쉽게 감지되지 않습니다.

SolVision의 OCR을 사용하면 식별 번호를 분석하고 숫자 데이터를 데이터베이스에 기록하며, 실시간으로 자동차 식별 번호와 연결할 수 있습니다.

AI 기반으로 구동되는 SolVision의 딥러닝 소프트웨어는 무작위 밝기 조건에서 발생할 수 있는 용접 비드 결함을 시뮬레이션하여 AI 모델을 훈련시킵니다.

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

SolVision의 AI 및 OCR 기술은 타이어 식별 번호 검사 기능을 향상시켜 타이어 생산에서 정확성, 효율성 및 품질 관리를 개선합니다.