Delvitech SA

What makes an inspection system truly AI-native? ⚛︎ Not through a threshold-based decision layer. Through neural networks that classify directly. Horus was architected around proprietary neural networks from day one. Rather than adding AI downstream of threshold-based logic, its networks classify directly from fused high-resolution 2D imagery and true-3D measurements - interpreting components, geometries and process variation in real time. Dedicated networks handle tasks including component location, pin contour, polarity, OCR and solder-joint analysis. ► AI-native 3D SPI and AOI on one architecture: paste, pre-reflow and post-reflow inspection. ⌬ High-resolution 2D imagery and true-3D measurements, fused - processing over 40 Gbit of inspection data per second. ⚛︎ Full 3D across a 50 × 50 mm field of view in 0.6 sec/FoV, with 2 µm height resolution. ✦ Training Manager: train and fine-tune neural networks on the machine, online or offline, using real production images. One architecture. One software environment. One programming model across the SMT line. ⎊ AI-native from optics to decision. ▲ Find out more on delvi.tech

Was macht ein Inspektionssystem wirklich AI-native? ⚛︎ Nicht eine schwellenwertbasierte Entscheidungsebene. Sondern neuronale Netze, die direkt klassifizieren. Horus wurde von Anfang an um proprietäre neuronale Netze herum entwickelt. Statt KI einer schwellenwertbasierten Logik nachzuschalten, klassifizieren die Netze direkt aus fusionierten hochauflösenden 2D-Bildern und True-3D-Messdaten – und interpretieren Bauteile, Geometrien und Prozessschwankungen in Echtzeit. Dedizierte Netze übernehmen Aufgaben wie Bauteilposition, Pin-Kontur, Polarität, OCR und Lötstellenanalyse. ► AI-native 3D-SPI und -AOI auf einer Architektur: Pasteninspektion, Pre-Reflow- und Post-Reflow-Inspektion. ⌬ Hochauflösende 2D-Bilder und True-3D-Messdaten, fusioniert – mit einer Verarbeitung von über 40 Gbit Inspektionsdaten pro Sekunde. ⚛︎ Vollständige 3D-Erfassung über ein Sichtfeld von 50 × 50 mm in 0,6 Sek./FoV, bei 2 µm Höhenauflösung. ✦ Training Manager: Trainieren und optimieren Sie neuronale Netze direkt an der Maschine – online oder offline, mit realen Produktionsbildern. Eine Architektur. Eine Softwareumgebung. Ein Programmiermodell für die gesamte SMT-Linie. ⎊ AI-native von der Optik bis zur Entscheidung. ▲ Mehr erfahren auf delvi.tech

One platform. Less complexity across the SMT line. ► Horus brings SPI, pre-reflow and post-reflow AOI onto one AI-native platform - reducing complexity across PCB assembly inspection. AI-native 3D SPI, pre-reflow and post-reflow AOI - one platform, one software environment and one programming model across the SMT line. ⚙︎ One software environment. Common spares. Common operator training. ✦ Lower total cost of ownership and faster ramp-up. ✶ More inspection decisions resolved by AI Neural Networks. Fewer false calls and less manual review. ⚛︎ Training Manager: train and fine-tune neural networks on your own production images, online or offline - keeping inspection know-how under your control. ❖ Redeployable across the line: reassign the same machine as production needs change. One platform. Less complexity. Smarter inspection. ▲ Step into a world. ► Discover more on delvi.tech

Eine Plattform. Weniger Komplexität in der SMT-Linie. ► Horus vereint SPI, Pre-Reflow- und Post-Reflow-AOI auf einer AI-nativen Plattform – für weniger Komplexität in der Inspektion der Leiterplattenbestückung. AI-native 3D-SPI, Pre-Reflow- und Post-Reflow-AOI – eine Plattform, eine Softwareumgebung und ein Programmiermodell für die gesamte SMT-Linie. ⚙︎ Eine Softwareumgebung. Gemeinsame Ersatzteile. Einheitliche Bedienerschulung. ✦ Geringere Gesamtbetriebskosten und schnellerer Produktionsanlauf. ✶ Mehr Inspektionsentscheidungen durch neuronale KI-Netze. Weniger Pseudofehler und weniger manuelle Nachkontrolle. ⚛︎ Training Manager: Trainieren und optimieren Sie neuronale Netze mit Ihren eigenen Produktionsbildern – online oder offline. So bleibt Ihr Inspektions-Know-how in Ihrer Hand. ❖ Flexibel einsetzbar in der gesamten Linie: Dieselbe Maschine lässt sich neu zuordnen, wenn sich die Produktionsanforderungen ändern. Eine Plattform. Weniger Komplexität. Intelligentere Inspektion. ▲ Treten Sie ein in eine neue Welt.► Mehr erfahren auf delvi.tech

⚛︎ Delvitech’s Physical AI neural networks are built for continuous learning: they integrate new data while preserving previously acquired knowledge. ●► No full retraining ⌬ No loss of prior models ✦ No “catastrophic forgetting” ⎊ The result: Greater adaptability across production changes Stable performance over time Efficient use of data and resources ⎈ From one board to the next, from one variation to another, the system evolves without starting over. ❖ Get more from Physical AI: learning that builds, not resets. delvi.tech

Sustainability in inspection starts with accuracy. ⚛︎ By reducing false calls, Delvitech platforms minimize unnecessary scrap, cutting defective PCBs and finished product waste at the source. ●► Fewer errors ⌬ Fewer resources consumed ✦ Lower CO₂ impact ⎊ AI-native 3D AOI & SPI, enhanced by predictivity, don’t just improve quality, they drive efficiency while reducing waste and energy consumption across the entire process. ⎈ It’s a smarter way to inspect. And a more responsible way to produce. ❖ Sustainability is not an add-on. It’s built into how we design, how we operate, and what we deliver. delvi.tech