瑕疵检测

自动化蛋壳检测帮助生产商在高速生产线上保持一致的质量分级标准。SolVision 利用深度学习技术检测蛋壳裂纹和气孔，根据蛋壳状况进行质量分级，减少对人工检测的依赖。

SolVision采用基于AI的机器视觉技术，对输送线上移动的加工食品进行检测。即使产品的外观和位置存在差异，系统仍可识别过度烹制、烧焦、油脂过多及产品粘连等外观缺陷。

了解 SolVision 如何利用基于 AI 的视觉技术，在自动化质量检测过程中识别渐变色香水玻璃瓶上的不规则表面缺陷。

SolVision 结合基于 AI 的 OCR 与缺陷检测，对电子产品标签进行检测，识别受损字符，并将印刷信息数字化，用于生产和库存管理。

SolVision 可检测组装完成的 PCB 是否存在缺失元件和组装错误，支持对不同电路板布局进行一致的质量检测。

一家织带制造商使用 SolVision 检查不同颜色、图案和纹理的织带，识别破洞、打结和断线缺陷。基于 AI 的织物缺陷检测有助于提高质量检验的一致性和生产追溯能力。

一家跨国制药公司采用 SolVision 进行 AI 药片检测，识别药片在形状、尺寸、颜色、纹理、标识和表面质量方面的变化。该系统减少了人工检测需求，并支持针对新缺陷类型更新模型。

SolVision 通过基于 AI 视觉检测的自动化可回收玻璃瓶检测，在瓶体回收再利用过程中识别并分类瓶身表面异常。

基于AI的瓶盖检测利用SolVision在高速生产线上对反光铝制瓶盖进行实时OCR识别，读取批号与生产日期。