SolVision成功案例

不鏽鋼管字元辨識解決方案

自行車的失竊率高，破案卻相對不易，透過自行車上的烙碼能將車主資料建檔，藉以提高尋獲率。為提高自行車的有效管理，政府遂鼓勵自行車製造商在出廠前於車架上刻印專屬之車身號碼，再人工將車身號碼登錄於系統中，將每一台出廠的自行車進行建檔。

目前仍採用人力進行自行車車身號碼的辨識與登錄，耗費人工且效率低，若使用自動光學辨識AOI進行字元辨識，因不鏽鋼管表面為圓弧曲面，打光容易造成反射，讓位於曲面上的烙碼看不清楚，不論以人工或者自動光學檢測，針對曲面、反光不鏽鋼管上字樣的辨識皆較為困難。

所羅門結合機器視覺與人工智慧，使用SolVision Segmentation 技術，針對不鏽鋼管上的數字形狀所呈現的光澤，做AI模型的訓練，對於光學字元辨識可以得到極佳的辨識效果。

物件嚴重反光

醫療口罩製造品質管控解決方案

口罩產品瑕疵種類繁多，包括掉線、皺褶、鼻墊片缺漏及穿透、破洞、角切、髒污、側邊凸出及過濾層破損等。難以透過AOI方式檢出全部的瑕疵。運用SolVision AI影像技術，將影像樣本中各類型瑕疵予以標註，AI經深度學習後即可於品管端精準辨識口罩上是否有瑕疵，進而將不良品汰除。
襪品外觀缺陷檢測

襪品瑕疵形態多樣，傳統AOI適合用於整塊布疋的檢測，對於不固定的瑕疵檢測有困難，且容易發生錯殺，仍需人工進行複檢。以SolVision工具完成AI模型的訓練。可快速且精確地找出瑕疵、分類不同瑕疵並剔除不良品，把關產品品質、提升生產效率，透過對瑕疵進行分類與分析，更能夠優化整體製程。
透過AI辨識與計數，進行智慧貨物盤點

由於物品種類繁多，過往仰賴人力盤點時常有所疏漏，導致庫存數量異常。運用AR+AI技術，系統可自動分類物品種類和計算數量，自動產生盤點報表。
自動化倉庫卸垛

AccuPick 將 AI 深度學習與機器視覺結合，實現一次性拾取和放置多個箱子，進行自動化的拆托作業。