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

使用視覺引導機器人進行 3D 物件定位

SolMotion 的先進人工智慧能夠偵測隨機放置的汽車零件，無論其位置、方向或外觀如何，從而優化組裝。
封裝晶片邊緣微裂瑕疵檢測解決方案

由於晶粒邊緣崩裂瑕疵出現的位置及型態不固定，以致傳統光學檢測無法精準地將瑕疵檢出，影響整體產品良率。運用SolVision AI影像技術，將影像樣本中的瑕疵特徵予以標註，完成訓練的AI模型即可自動檢出並標註晶粒邊緣崩裂瑕疵的位置，大幅降低晶片在後續封裝製程中斷裂的風險。
利用機械手臂進行車門按鈕自動化按壓檢測

AI視覺技術搭載機械手臂，快速優化車門按鈕檢測，減少人力需求並提升產線運作效益。
金屬外殼瑕疵檢測與分類解決方案

利用SolVision的瑕疵檢測工具，做出AI模型Training，針對瑕疵的形狀長相建立瑕疵缺陷資料庫，將複雜的缺陷人工檢測轉化成精準度高且規律的檢測系統，以深度學習辨識異常並忽略可接受的微小缺陷，有效提升檢測精準度及速率，兼顧產品嚴格的品質要求。