所羅門AI機器視覺部落格

  • an ABB robot on an automated assembly line arm conducts a kitting task using Solomon AI and 3D vision technology

    AI + 3D 機器視覺,1分鐘讓機器手臂開始夾取

    在部分複雜物體辨識上,單靠 3D 視覺的精度與準度仍有困難如: 複雜形狀的半透明奶嘴位置辨識、小零件/高精度金屬件機器手臂夾取。若將 AI 與 3D 視覺系統進一步整合,能強化其辨識能力,使機器手臂以正確方向、位置取放物體。

  • Automated bin picking: AccuPick software with SolScan 3D camera and UR cobot picking metal parts.

    隨機料箱揀選完整指南

    探索所羅門的隨機箱揀選綜合指南,其中包含有關系統要點、行業範例、挑戰和 AI 人工智慧解決方案的專家見解。

  • Pharmaceutical blister pack inspection using AI vision for tablet presence and packaging defects

    AI 與機器視覺在品質管理扮演甚麼角色?

    從先進的 AI 檢測系統到 VGR 以及 AR + AI 的整合,探索 AI 技術如何徹底改變製造業的品質控制。

  • AOI system inspecting PCB in a electronics production line

    AI 與 AOI 差異在哪?優缺點與應用有那些?

    訂單從過往「少樣多量」變成如今「多樣少量」的彈性生產,待測物件尺寸、外型、材質等複雜度隨之提高,甚至出現定義不明的瑕疵,而傳統 AOI 需先定義瑕疵樣本,並以設定好的參數做為判斷基準,無法靈活快速做出判斷,導致漏檢率大幅增加,在此情況下,AI 崛起讓機器視覺開始進化,其「擬人化」技術便成為新解方。

  • cardboard boxes on a conveyor in a distribution center

    透過 AI 優化物流業的 3 大方法

    在現代商業環境中,物流公司面臨各種障礙,這些障礙影響了其效率,降低了客戶滿意度,並使其難以滿足不斷變化的消費者需求。 幸運的是,人工智能 ( AI ) 可以通過優化物流分揀過程來幫助克服這些障礙。 AI 技術可以幫助物流公司優化其分揀程序,提高準確性,降低成本。

  • a close up of a semiconductor wafer being fabricated

    半導體行業中的 3 種常見自動化解決方案

    半導體行業在過去幾十年中迅速發展,變得越來越複雜和復雜,自動化已成為其中的一個重要方面。 自動化幫助半導體公司快速高效地生產高質量的產品,減少各種過程所需的時間, 提高準確性,減少錯誤,並降低勞動力成本,改善工人安全性。 在本文中,我們將探討半導體行業中三種最常見的自動化解決方案。

  • Closeup of a camera lens, representing optoelectronics

    您可能從未想過的機器視覺的 5 個好處

    機器視覺技術多年來一直是一個改變遊戲規則的技術,讓製造商能夠在各種行業中提高效率和品質控制。雖然許多製造商都知道機器視覺的主要優點,但還有一些較不為人知的好處也值得考慮。 以下是您可能從未想過的機器視覺技術的五個好處

  • an optoelectronics machine with a blue light inside of it

    為什麼一定要讓 AOI 結合 AI ?

    應用 AOI 檢測最多的 PCB 產業,往往會因為保證產品良率而調高 AOI 參數,設定成相當嚴格,此舉會導致 AO 相當敏感,便會產生過殺(Over Kill)的現象,但是透過 AI 軟體,可以藉由經驗法則來學習判斷,可以因應外在變化而達成自我調整,進一步有效判斷未曾看過的瑕疵集成像。

  • A construction worker wearing a hard hat, safety vest, and other personal protective equipment (PPE), visually representing the application of artificial intelligence in industrial settings

    對於工業 AI 人工智慧的 4 個常見誤解

    此時此刻我們正在人類科技發展以爆炸性速度成長的奇異點上,大家都在猜測 AI 的能耐到底有多大,未來是否真的會發展到人類完全無法理解的水準,當有人興奮、有人驚慌的同時,更多的是全球許多領先企業及製造業,已經搶先將 AI 人工智慧投入工廠及生產線,生怕慢對手一步便會錯失良機。