SolVision成功案例

安规认证标章印刷瑕疵检测

AI自动侦测安规认证标章的版面印刷瑕疵

什么是安规认证?
商品经测试并具安全性

安规认证的目的是为促使商品符合安全、卫生、环保等法规或标准。3C及家电商品上通常具有标示国内外安规认证的区域,证明该商品经过测试,具有一定程度的安全性。

安规认证标章漏印,影响商品安全及造成销售疑虑

国内外安规认证的标章众多,例如CE、EAC等,各有不同的标章图示。且部分业者会在安规标章区域一并标示商品序号、制造地点、电源需求、使用方式等。过多的版面资讯在大量印刷过程中不易检出多印或漏印的情形,可能影响商品的贩售及使用。

印刷品瑕疵检测工具:所罗门AI视觉检测

应用所罗门 SolVision  AI影像平台的Anomaly Detection工具,以数张印刷完好的版面作为黄金样本(Golden Sample)训练AI模型,执行非监督式机器学习。训练完成的AI模型即会自动检出并标示所有与黄金样本有差异的地方,即为版面的印刷瑕疵。

安规认证标章检测案例

OK: 正确安规标章

錢幣面額與國別分辨案例

NG: 标章印刷错误

錢幣面額與國別分辨案例

相关文章
  • 汽车引擎号码OCR字符识别

    借由Solvision AI视觉检测技术,快速、准确识别汽车引擎上的字符,减少人工目视识别错误,提升效率。
  • 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。
  • 芯片收纳(In-Tray)跳料检测解决方案

    芯片于晶盘中跳料的情形系属随机,所致的瑕疵型态多样且难以预测瑕疵所产生的位置。运用SolVision AI影像平台技术,以具迭料、空料、歪斜错置、反转等瑕疵的影像样本训练AI模型,AI训练完成后即可轻易且迅速地辨识并标注晶盘上产生收纳异常的位置。
  • 组装电路板(PCBA)制程优化解决方案

    利用AI视觉检测PCBA插件是否正确 什么是PCBA?PCB、电路板、PC板? PCB与PCBA的差异就在「PCBA = PCB + Assembly」,也就是没有组装电子元件的板子叫PCB,而已经组装完成电子元件的板子则称之为PCBA。PCBA其实是「Printed Cicrcuit Board Assembly」的英文缩写,也有人简略一点叫它PCA,当然也有人叫它PWA (Printed Wire Assembly),中文我们一般称它为「组装电路板」或「组装板」,不过业界中少人用以上的中文来称呼PCBA的,一般如果一台整机内只有一片板子,会直接叫它「主板(Main board)」或直接省略叫「板子」,如果有两片以上PCBA ,则会用功能来区分主板、IO板、充电板(charging board)。 PCBA插件是否正确影响制程良率 PCBA上面集成了不同功能的电子元件、插槽及各种芯片组,制造流程繁琐,如何提升插件及组装的正确率,是良率提升的关键。 PCBA 插件缺陷检测 PCBA标准样本 PCBA缺陷样本 Capacitor Defect Missing Components