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电子业
使用人工智能验证塑料零件的回收利用
探索META-aivi如何利用人工智能优化废物管理,减少错误和污染,同时提高塑料零件回收的效率。
META-aivi
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分类识别
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半导体产业
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电子业
钢制零件拣选
Solomon基于AccuPick 3D AI的定位技术和SolScan 2.3 MP扫描仪,使Motion Technique能够准确识别每个组件的潜在方向。AccuPick ROS的动线规划确保机器人在执行拣选任务时不会与垃圾箱发生任何碰撞。
电子业
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AccuPick
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成功案例
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智能制造业
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深框无序抓取
META-aivi 智能电子制造
主机板是电脑的核心零件,它设有晶元组,同时更提供显卡、CPU、内存、硬盘及外接装置等应用接合,以利电脑中各软硬件元件能整合运作。然而主机板上充满许多不同的零部件,制造、组装步骤繁多,稍有疏忽遗漏电脑将无法顺利运作,因此如何确保整体生产的良率与品质,是电子制造的首要任务。
META-aivi
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成功案例
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瑕疵检测
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电子业
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质量/安全检查
印刷电路板(PCB)元件组装检测解决方案
印刷电路板(Printed Circuit Board, PCB)是电子装配中最重要的基底,但PCBA上的电子组件种类繁多,包括电阻、电容、晶体管等等。运用SolVision AI影像平台透过训练完成的AI模型,可实时地检出组件缺件或组装错误等异常情形及位置。
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瑕疵检测
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LED PCBA瑕疵检测解决方案
PCB【AI瑕疵检测】LED中PCBA的良率难题:组件既多且杂,瑕疵检测大不易!运用SolVision AI影像平台技术,在影像样本中定位并标注铝基板上的刮痕、脏污等异常及瑕疵情形,透过AI深度学习,即可自动且实时地检出并定位铝基板上的各式瑕疵,大幅提升产线生产效率。
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瑕疵检测
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包装密封检测解决方案
除了判断包装是否密封之外,须进一步确认密封不完全的型态与原因,但因为密封缺陷的型态差异小,且对象表面呈高反光,不论是人眼或AOI皆不易找出缺陷并将之分类。所罗门使用 SolVision工具,由影像定义出密封完好的状态,并与多种缺陷作比较,可实时检出没有密封完整的包装并将缺陷分类。
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