醫療口罩製造品質管控解決方案

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。

客戶需要一項自動化解決方案，目的是透過自動化流程，從箱中取出零件，並將其放置在旋轉輸送帶上，而另一台機器則在塑料零件上為螺栓製造螺紋，以利進行高效地拾取和零件運輸流程。

保有生產效益的同時兼顧紗線品質，是紡織業者最大挑戰。現今紗場依以人工檢測為主，漏檢率高且工時長，不利實際品質要求，傳統AOI面對不固定瑕疵時亦難以檢測，誤判率高。使用SolVision工具使AI學習辨識瑕疵特徵，快速且精準地找出各項缺陷，有效改善檢測速率、成品良率並降低品檢負擔。

硬碟支架製造過程出現的瑕疵種類繁多，包括金屬的壓傷、表面白霧、孔批麟、孔黑等等，透過人工檢測不容易逐一檢出，然而微小的缺陷在組裝過程可能造成孔隙無法對齊等問題發生。使用SolVision工具AI學習瑕疵特徵後，能夠快速檢測出硬碟金屬支架上的各類微小瑕疵。