O modelo de IA pode ser treinado para detectar e localizar com precisão os defeitos no drywall, melhorando a qualidade do produto e o rendimento da produção.
Os wafers defeituosos geralmente apresentam defeitos sutis distribuídos aleatoriamente na superfície, o que impede os sistemas de AOI de estabelecerem regras para inspeções eficientes.
SolVision supera os desafios na inspeção de soldagem a laser com IA, possibilitando a detecção precisa de defeitos para um controle de qualidade aprimorado na soldagem a laser
Excesso de adesivo pode permanecer no chip ou transbordar na placa de circuito, fazendo com que o chip fique inclinado, o que afeta a estabilidade de todo o pacote semicondutor.
Para tarefas manuais repetitivas como neste caso, uma inspeção visual automatizada pode ajudar a identificar produtos defeituosos e melhorar a eficiência da força de trabalho.
À medida que a fabricação de semicondutores se torna mais sofisticada, o processo de criação de moldes de chip (lead frames) precisa melhorar em precisão e rendimento.
Partes metálicas pequenas com superfícies espirais podem ser inspecionadas usando a ferramenta de Segmentação de Instâncias do SolVision para aprender os diferentes tipos de marcas de corte ou falhas de colisão a partir de imagens de amostra, criando um modelo de IA para reconhecer esses defeitos sutis.