食品加工產線輸送帶瑕疵檢測解決方案

SolVision成功案例

食品加工業首重食品衛生及食用安全，加工過程中品保(Quality Assurance, QA)與品管(Quality Control, QC)是產品高品質與高水準的關鍵。在快速且大量生產的食品產線中，外觀檢測是把守品質的最重要防線。

油炸食品的外觀不一，在食品加工輸送帶上呈隨機排列。傳統的食品外觀檢測透過大量人力執行，效率不彰。產線上過多的人力亦造成環境衛生控管疑慮。未數位化、智慧化的產線，亦無法透過產品監控達到產品瑕疵溯源的效果。

所羅門結合機器視覺與人工智慧，運用Solomon SolVision AI影像平台的Segmentation技術執行缺陷檢測(Defect Identification)。在快速且大量生產的油炸食品加工產線中，辨識多種不同的瑕疵樣態，進而將不良品即時檢出。

黑色油屑

褐色油屑

交疊相連

深色表面

電腦零組件瑕疵檢測解決方案

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。
汽車鋼板烤漆AI瑕疵檢測

透過AI視覺技術檢測汽車鋼板烤漆上的瑕疵，加速整體效率，提升產線生產力。
使用擴增實境和人工智慧進行儀表測量

運用META-aivi快速進行設備儀表數值監控，改善人工抄寫的失誤率及低效，一舉提升儀表數據數位化。
晶圓不良品分類及瑕疵定位自動化解決方案

傳統光學檢測無法針對全幅影像進行分類，故無法於第一階段汰除瑕疵過多的晶圓。應用SolVision AI影像平台技術辨識瑕疵特徵。首先判斷晶圓是否具有過多瑕疵，汰除無法修復的不良品。其次運用影像處理技術分割晶圓影像，並以工具偵測瑕疵，記錄其特徵、坐標、面積等資訊，大幅提升後續修補的效率。