成功案例

  • multicolored electronic part

    電源供應器內部線材組接解決方案

    電源供應器內部元件及線路多元且複雜,檢測接點時容易受到背景干擾而影響視覺判斷。額外使用人工及AOI傳統光學檢測皆不易執行,難以於產線端有效管控產品品質。經訓練的AI模型可以精準地偵測並定位線材錯接的電源供應器接線瑕疵,即時將不良品檢出。

  • Gray Round Metal Part

    電腦零組件瑕疵檢測解決方案

    硬碟支架製造過程出現的瑕疵種類繁多,包括金屬的壓傷、表面白霧、孔批麟、孔黑等等,透過人工檢測不容易逐一檢出,然而微小的缺陷在組裝過程可能造成孔隙無法對齊等問題發生。使用SolVision工具AI學習瑕疵特徵後,能夠快速檢測出硬碟金屬支架上的各類微小瑕疵。

  • 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。

  • 半導體晶片封裝製程接著劑瑕疵檢測解決方案

    固晶接著劑透明,易造成光源折射影響特徵判斷,且爬膠、溢膠不具固定位置及型態,無法創建規則執行傳統光學檢測AOI。運用Solomon SolVision AI影像平台技術建立AI學習模組,自動學習並偵測爬膠、溢膠的特徵及位置。增加多項正確類別提升辨識強度,有效降低環境因素的干擾。

  • 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。

  • 快速辨識輪胎內胎印刷編碼

    輪胎在製程的環節經歷許多高壓、高負荷與高溫差的工序,使內胎表面字跡模糊且刷色深淺不齊,影響內胎編碼的辨識度,不利於人工辨識與傳統AOI檢測。利用SolVision工具,針對輪胎內胎編碼的數字與形狀進行拍攝,進行AI模型訓練,能成功辨識,有效改善編碼辨識的正確率。

  • black and white labeled box

    自動化導線架品質檢測

    導線架表面的各類瑕疵,包含邊緣毛邊、黑點雜質、刮痕等。若使用傳統的AOI檢測,當檢測背景與瑕疵較為相近時,容易發生漏檢的情形。使用SolVision AI瑕疵檢測工具進行學習,以擴增功能增加AI學習範圍,能有效檢測出各類導線架瑕疵,在雜亂或複雜背景中,也能精確辨識有很好的辨識效果。

  • AI檢測螺絲紋面瑕疵

    有螺紋的金屬套件,容易因搬運造成工件碰撞受傷,或在加工過程中留下刀痕,即使搭配強光與顯微設備,以人眼檢測不易,容易發生誤檢與漏檢。使用SolVisionl非監督式檢測工具,可學習刀痕與碰撞瑕疵的特徵,在AI訓練完成後便可輕易檢測出人眼不易辨識的瑕疵,挑出瑕疵物件,讓出貨品質更好。

  • 組裝電路板 (PCBA) 製程優化解決方案

    PCBA上面集成了不同功能的電子元件、插槽及各種晶片組,製造流程繁瑣,如何提升PCBA插件及組裝的正確率,是良率提升的關鍵。SolVision AI瑕疵檢測系統,學習多張PCBA的影像做AI訓練,可辨檢測細微瑕疵,使PCBA製成優化,效率大幅提升。