Klassifizierung
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In einer landesweiten Supermarktkette revolutionierte META-aivi die Regalorganisation, indem es Herausforderungen wie falsch platzierte Produkte, Lagerengpässe und die Schulung neuer Mitarbeiter bewältigte.
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META-aivi transformiert die Kabelinspektion mit KI und gewährleistet Präzision bei der Erkennung, Klassifizierung und Defekterkennung für eine effiziente Elektronikfertigung.
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Solomons SolVision KI identifiziert schnell Sockendefekte mit Echtzeit-Fehlererkennung und verbessert die Qualitätskontrolle und Effizienz für Textilhersteller.
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Die traditionellen Einschränkungen der AOI überwindend, führt Solomons SolVision schnell OCR durch, ohne von Hintergrund- oder Lichtbedingungen, Komplexität oder dem Erscheinungsbild der Seriennummer beeinflusst zu werden.
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SolVision’s KI-gestützte Visionstechnologie verbessert die Fehlererkennung bei der Inspektion von Kohlefasergeweben, indem sie sich an die Lichtverhältnisse anpasst und so die Qualitätssicherung optimiert.FallstudienFehlererkennungKlassifizierungPetrochemieKunststoffe und GummiSolVision
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SolVision verbessert die Tabletteninspektion mit KI für präzise Fehlererkennung und steigert die Effizienz und Genauigkeit in der pharmazeutischen Produktion.
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META-aivi nutzt künstliche Intelligenz, um Größenabweichungen der Rohre sofort und präzise zu identifizieren. Mithilfe der Schnellzählfunktion werden alle unterschiedlichen Teile innerhalb von Sekunden klassifiziert und gezählt.
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Es gibt viele Arten von Defekten, die bei den gestanzten Teilen unterschiedlich auftreten können, insbesondere Öl- oder Wasserflecken, die nicht leicht zu erkennen sind.