SolVision

  • 快速精準辨識多種橡膠射出成型之瑕疵

    精准辨识多种橡胶射出成型瑕疵

    橡胶射出成形采用AOI检测塑料缺陷时,由于瑕疵种类及位置多变,易遇橡胶射出瑕疵样品不足使得瑕疵定性定量困难,检测精准度不足。利用SolVision AI瑕疵检测,针对橡胶射出成品瑕疵形状与颜色建立数据库,AI学习可后辨识种类及位置多变的瑕疵。有效解决橡胶射出成品瑕疵不固定的检测问题。

  • 如何快速精準辨識多種IC Tray盤字元

    快速辨识多种萃盘字符

    所罗门利用 SolVision学习Tray盘所需辨识的定位点,执行光学字符识别 (OCR),能够大幅优化传统AOI的作业流程,不受识别画面位移、歪斜及其字符缺陷等限制,精准识别个别料件来源,而随着AI深度学习件数增加,亦能持续优化AI辨别字符的能力,使辨识字符不再困难。

  • brown cookies on white ceramic plate

    食品加工产线输送带瑕疵检测解决方案

    食品加工业首重食品卫生及食用安全,油炸食品的外观不一。传统的食品外观检测透过大量人力执行,效率不彰。所罗门结合机器视觉与人工智能,运用Solomon SolVision AI影像平台技术执行缺陷检测。在快速且大量生产的油炸食品加工产线中,辨识多种不同的瑕疵样态,进而将不良品实时检出。

  • 金属外壳瑕疵检测与分类解决方案

    利用SolVision的瑕疵检测工具,做出AI模型Training,针对瑕疵的形状长相建立瑕疵缺陷数据库,将复杂的缺陷人工检测转化成精准度高且规律的检测系统,以深度学习辨识异常并忽略可接受的微小缺陷,有效提升检测精准度及速率,兼顾产品严格的质量要求。

  • 传统机台仪表数字化解决方案

    传统式的气体监控机台或仪器设备具有仪表板显示信息,惟其缺乏数字化接口,SolVision结合机器视觉与人工智能,运用AI影像平台技术执行光学字符识别(OCR),将机台仪表影像中的数值转为数字化信息,以利统计、监控数据的异常情形,亦可进 % 一步作为后续智能化相关应用的基础。

  • a close-up of a machine

    自动化激光焊接分类暨检测解决方案

    雷射焊接具有不同的焊缝特征。由于产品的焊接位置、样式不尽相同,无法透过传统光学检测辨别焊缝样态,常造成焊接质量不一的情形。应用Solomon SolVision能够以焊缝特征影像训练AI模型,辨识焊接功率及漏焊瑕疵,并可透过深度学习,精准侦测焊缝的鱼鳞纹数量及分布。

  • 商品外包装印刷瑕疵检测解决方案

    做为商品外包装材料,软质的铝箔袋常在印刷过程中产生印刷错误、歪斜、脱落及漏印等情形。统光学检测和人工的方式出错率高。运用SolVision的Anomaly Detection工具,训练完成的模型即可针对印刷文字、图案上的形状、颜色等特征差异执行比对,侦测并标注瑕疵所在位置。

  • SMT制程的回焊短路检测解决方案

    SMT制程回焊过程中,过多锡膏量或是印刷偏移可能导致锡球间短路,过去以人工方式检测,效率不彰。SMT多余锡膏在高温下的流动型态无法预测,难以传统AOI检出。运用SolVision AI技术,将SMT制程影像样本中的回焊短路瑕疵定位并标注,训练AI模型。可轻易检出锡球间短路情形。

  • 塑胶扣具瑕疵检测解决方案

    射出成型的扣具生产上最为常见的瑕疵为脱模剂油污、白点、毛边及残屑,其中属油污瑕疵最难检出。结合SolVision AI影像平台工具,分别针对各类表面瑕疵型态执行深度学习,训练完成的AI模型即可实时检出射出成型时产生油污与在内的各类瑕疵。