SolVision成功案例
金屬螺栓 AI 視覺瑕疵檢測
客戶
客戶是一家總部位於亞洲的螺帽和螺栓製造商。
案例
金屬螺栓品質控制
客戶尋求一種精確的瑕疵檢測解決方案，無論螺栓的位置或方向如何，都能夠識別螺栓上的缺陷，例如小凹痕、刮痕、突起粒等瑕疵。
挑戰
降低瑕疵檢測的誤判率
為了防止瑕疵檢測中的冗餘，每個螺栓都需要從三個不同角度單獨分析。由於生產量較大，客戶要求每個螺栓的檢測過程在 1 秒內完成，同時保持至少 90% 的準確率。
不過，由於螺栓的表面反光，光反射效果易被傳統 AOI 視覺檢測誤認為是缺陷，使得這項任務變得更加複雜。
不過，由於螺栓的表面反光，光反射效果易被傳統 AOI 視覺檢測誤認為是缺陷，使得這項任務變得更加複雜。
解決方案
創新的 AI 視覺瑕疵檢測方案
所羅門設計一款機器人輔助系統，使每個螺栓都能旋轉 360 度，拍攝三張圖像以識別任何瑕疵。
為了解決反光表面的挑戰，我們在 AI 視覺檢測系統 SolVision 中訓練一個 AI 模型，並且我們的工程師為客戶提供了最佳照明和背景條件的建議，最大限度的減少反射。
這種綜合方法實現了快速的檢驗過程，每個螺栓的檢查時間僅為 49 毫秒，準確率達到 100%。
為了解決反光表面的挑戰，我們在 AI 視覺檢測系統 SolVision 中訓練一個 AI 模型，並且我們的工程師為客戶提供了最佳照明和背景條件的建議，最大限度的減少反射。
這種綜合方法實現了快速的檢驗過程，每個螺栓的檢查時間僅為 49 毫秒，準確率達到 100%。