Para tarefas manuais repetitivas como neste caso, uma inspeção visual automatizada pode ajudar a identificar produtos defeituosos e melhorar a eficiência da força de trabalho.

Partes metálicas pequenas com superfícies espirais podem ser inspecionadas usando a ferramenta de Segmentação de Instâncias do SolVision para aprender os diferentes tipos de marcas de corte ou falhas de colisão a partir de imagens de amostra, criando um modelo de IA para reconhecer esses defeitos sutis.

Impulsionado por IA, o Solomon SolVision pode automatizar os processos de inspeção de soldagem aprendendo as diferentes formas e características dos cordões de solda a partir de imagens de amostra.

Usando OCR com aprendizado profundo de IA, o SolVision lê e detecta vários defeitos de texto e números em rótulos impressos, melhorando a inspeção de rótulos de produtos eletrônicos.

Baseado em tecnologia de aprendizado profundo, o SolVision pode determinar se um selo está intacto ao comparar uma embalagem perfeita com variações potenciais.

Com o SolVision baseado em IA, as imperfeições de produção nas cabeças de clavas podem ser detectadas, independentemente de seu tamanho, aparência ou localização.