SolVision成功案例

壓花石膏板瑕疵檢測解決方案

石膏板是一種板狀建築建材，以專用紙包覆石膏製成，具防火、耐震、隔熱、隔音等效果，廣泛運用於建築物天花板及牆壁等不同場合。近年石膏板製造業者為積極推廣使用，設計豹紋、梅花紋、晶鑽紋及滿天星紋等壓花圖案，打破過去產品單調且枯燥乏味的刻版印象。

石膏板出廠前，產線終端須確保板材上的清潔、圖案一致性，無論是髒痕、壓花圖案過大或不清晰的瑕疵情形皆須確實檢出。然而，由於壓花石膏板的外觀特性，上述瑕疵在複雜背景中顯得細微且模糊，無法以傳統光學檢測及人眼確實辨識。

運用所羅門 SolVision AI影像平台的Segmentation技術，擷取板材上的髒痕、過大壓花圖案以及壓花不清等瑕疵特徵樣本執行AI模型的訓練，可確實檢出並定位板材上的瑕疵，具體提升石膏板板材的品質與良率。

壓花不清與刮痕

板上髒汙

壓花圖案過大

傳統機台儀表數位化解決方案

傳統式的氣體監控機台或儀器設備具有儀表板顯示資訊，惟其缺乏數位化介面，SolVision結合機器視覺與人工智慧，運用AI影像平台技術執行光學字元辨識(OCR)，將機台儀表影像中的數值轉為數位化資訊，以利統計、監控數據的異常情形，亦可進 % 一步作為後續智能化相關應用的基礎。
玻璃纖維線軸拆架

透過使用SolScan和AccuPick 3D實現基於人工智能的機器人 3D 視覺，成功解決了準確識別機架中線軸位置的挑戰。集成到機械臂末端軸上的工業 3D 相機在此解決方案中發揮了關鍵作用。
食品加工業異物檢測應用

在食品加工前，需進行食材異物檢測維護食安。然而即使導入金屬、X光等檢測器，仍無法避免異物的全面排除。透過AR+AI技術，即可快速進行魚肉、菇類、麵條等食品異物檢測，提高企業運營效率。
汽車車頂銲道氣孔瑕疵檢測解決方案

銲接過程中，氣體飽和所形成的氣泡無法在銲接過程中及時排出而殘留在銲道中，形成銲道氣孔瑕疵，可能影響美觀及結構品質。運用SolVision AI技術，將各種亮度的銲道氣孔瑕疵影像進行標註，藉以訓練AI模型，即能不受影像亮度影響檢測出銲道上各處的氣孔瑕疵。