SolVision成功案例

物料管理優化方案,提高產品標籤辨識度

產品料號字元辨識

效率提升關鍵:產品標籤辨識

電子產業中,料號的編列是相當重要的,關係到產品的研發、生產及庫存,如果料號標籤無法辨識將會大幅降低作業效率及浪費資源。

庫存優化困境:標籤字體印刷不良

標籤上的字體在印刷過程容易產生不規則的細微瑕疵,使得傳統AOI難以辨識,便無法紀錄產品料號,影響庫存管理的正確性。

SolVision的光學字元辨識,成為產品料號管理最佳選擇

利用SolVision的Segmentation技術進行缺陷以及字元辨識之AI深度學習,即便標籤字體出現不規則的微小缺陷仍能正確辨識,而當字體缺損過大導致無法辨識時,可經由瑕疵檢測將其檢出,如此一來便大幅降低物料管理的成本支出,提高庫存管理的正確性。

瑕疵檢測及OCR辨

Original

瑕疵檢測

OCR字元辨識

相關文章
  • 如何快速精準辨識多種IC Tray盤字元

    快速辨識多種IC Tray盤字元

    所羅門利用 SolVision學習Tray盤所需辨識的定位點,執行光學字元辨識 (OCR),能夠大幅優化傳統AOI的作業流程,不受識別畫面位移、歪斜及其字元缺陷等限制,精準識別個別料件來源,而隨著AI深度學習件數增加,亦能持續優化AI辨別字元的能力,使辨識字元不再困難。
  • transparent IV bag on a clear background

    透過AI進行輸液袋異物檢測

    如何透過搭載AI的SolVision視覺系統達到100%的輸液袋異物檢測率?馬上了解更多高效AI檢測在醫療生技產業的應用實例。
  • a group of square objects

    晶圓不良品分類及瑕疵定位自動化解決方案

    傳統光學檢測無法針對全幅影像進行分類,故無法於第一階段汰除瑕疵過多的晶圓。應用SolVision AI影像平台技術辨識瑕疵特徵。首先判斷晶圓是否具有過多瑕疵,汰除無法修復的不良品。其次運用影像處理技術分割晶圓影像,並以工具偵測瑕疵,記錄其特徵、坐標、面積等資訊,大幅提升後續修補的效率。
  • A Man Fixing a Laptop

    筆電組裝零件缺漏與瑕疵檢測

    筆電產品零件進入組合與包裝程序後,利用人工方式進行配套零件的裝配,在執行上下裝殼與垂直螺絲組裝等工序時,若有零件缺漏將直接影響最終產品品質,進入各通路販售後有損公司名譽。導入所羅門SolVision檢測提高產品良率及穩定性,能持續優化其檢測效力,有效提高產品的品質良率。