SIPPISシステムは、埋め込み式のリアルタイム検査技術を応用し、高速で安定した検査性能を提供します。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、空間（画像）データの処理に優れており、そのアーキテクチャは主に「特徴抽出」（feature extraction）と「分類」（classification）の2つの部分に分かれています。

画像が入力層に入ると、特徴抽出が行われます。この部分では、複数回の「畳み込み」（convolution）、「活性化」（ReLU activation）、および「プーリング」（pooling）を繰り返し行い、画像の特徴を抽出します。次に、抽出された特徴を「フラット化」（flattening）して入力を形成し、典型的なニューラルネットワークを経由して最終的に出力層に入り、分類結果を予測します。

検出システムと分類システムは垂直統合されており、両システム間の通信異常の問題を回避し、互換性の安定性とシステムの高信頼性を確保します。追加のIOカードや配線を購入する必要はなく、判定結果を直接出力できます。

パラメータ分類とAI分類が並行して行われ、性能が最適化されています。

信号の出所に基づいてラベル貼付を行います。JyejiangのAOIシステムと連携して、監視中の重大な欠陥に対応する位置にラベルを貼付します（特殊な素材で残留接着剤なし）。これにより、生産部門と品質管理部門が異常を追跡し、問題点を改善するのに役立ちます。