SolVision成功案例

高爾夫球桿頭品質檢測解決方案

高爾夫球桿的組成包括桿頭、球桿、握把，其中桿頭是揮桿時球桿與球體的主要接觸面，也是揮桿成功與否的關鍵，材質上以質軟且兼具強度的鈦製桿頭為主流。

高爾夫球桿頭是球具組合中最重要的部份，消費者十分重視桿頭完成面的細緻程度。桿頭是以鑄、鍛造複合材質製成，桿頭上常見細微的製造瑕疵，須於出廠前檢出並修整。然而桿頭上具有品牌標誌、設計紋路，又有些許金屬光澤，使得產品檢測上極具難度。

運用所羅門 SolVision AI影像平台的Segmentation技術，將影像樣本中球桿頭上的細微瑕疵逐一標註，藉以訓練AI模型，訓練完成後的AI模型即能不受品牌商標、設計紋路及金屬光澤的影響，定位並標註所有細微的表面瑕疵。

高爾夫球桿頭不規則表面

高爾夫球桿頭金屬表面光澤不一

自動化蔬菜人工智慧視覺檢測

使用SolVision進行的蔬菜AI視覺檢測，可在僅50毫秒內實現了對朝鮮薊方向的100%準確檢測，提高食品生產效率。
商品外包裝印刷瑕疵檢測解決方案

做為商品外包裝材料，軟質的鋁箔袋常在印刷過程中產生印刷錯誤、歪斜、脫落及漏印等情形。統光學檢測和人工的方式出錯率高。運用SolVision的Anomaly Detection工具，訓練完成的模型即可針對印刷文字、圖案上的形狀、顏色等特徵差異執行比對，偵測並標註瑕疵所在位置。
飲品包裝印刷資訊品質檢測及溯源資訊存留解決方案

運用SolVision AI影像平台的Instance Segmentation技術，以瓶蓋側文字及條碼影像樣本訓練AI模型並執行光學字元辨識(OCR)，即可於高速生產的飲品產線中精準辨識外包裝上的產品資訊，除檢出印刷不良的產品外，亦大幅強化產線溯源管理及紀錄存留的效率。
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。