silver round coin on orange surface

SolVision成功案例

汽车业 | 金属加工业

AI检测螺丝纹面瑕疵

小型金属套件瑕疵检测

传统金属加工业面临问题

目前金属加工产业面临许多严峻的问题，如作业环境恶劣危险，造成从业员工逐年递减，用人成本不断增高，老师傅技艺传承青黄不接等。面临贸易战与疫情冲击，急需进行产业转型高值化，提高技术含量与产品品质，以形成市场区隔。

AI defect detection for spiral-surfaced metals

小型金属套件瑕疵检测难度高

有螺纹的金属套件之侧螺纹面，容易因搬运造成工件碰撞受伤，或在加工过程中车削刀的刀痕。由于圆柱体套件容易滚动，再加上体积小不易拿取，即使搭配强光与显微设备，以人眼检测仍属不易，容易发生误检与漏检。

所罗门利用AI技术检测出瑕疵

运用所罗门 SolVision  ，以金属套件瑕疵影像进行AI模型的训练，使用实例切割技术，可学习刀痕与碰撞瑕疵的特征，在AI模型训练完成后便可轻易检测出小型金属套件上人眼不易辨识的瑕疵，挑出有瑕疵的物件，让出货的金属套件整体品质更好。

金属套件瑕疵检测案例

明显瑕疵

Inspecting Small Metal Parts

微小瑕疵

Inspecting Small Metal Parts

阴暗处的瑕疵

Inspecting Small Metal Parts
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