導入事例

最適化のジレンマ：大量の欠陥 ハードドライブの金属ベースは、製造中に金属表面の損傷から形状やサイズの不正確さまで、さまざまな欠陥に見舞われやすいです。

従来のAOIの限界を克服し、ソロモンのSolVisionは背景や照明条件、複雑さ、シリアル番号の外観に影響されずに迅速にOCRを実行します。

SolVisionは、受動電子部品の欠陥電極を検出し、全体的な生産歩留まりを大幅に向上させます。

人工知能による自動欠陥検出。半導体キャリアトレイの視覚検査。

ソロモンのSolVisionのインスタンスセグメンテーションツールを使用することで、さまざまな色やパターンのリボンの大小の欠陥を検出することができます。

AIビジョン技術を用いて織物テープの欠陥を検出し、全体の効率を加速し、生産ラインの生産性を向上させます。

SolVisionはAIを活用した基板組み立て検査を最適化し、精度を高め、エラーを減らし、迅速な学習AIビジョンシステムで効率を向上させます。

AIディープラーニングを使用して、Solomon SolVisionのインスタンスセグメンテーションツールは、不規則または微妙であっても、ラベル上のさまざまな種類のテキストおよび数字の欠陥を学習できます。

AIモデルは、ケーブル接続のエラーを正確に識別し、不良品をリアルタイムで排除することができます。