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

AccuPick 3D 智慧料箱揀選解決方案

AccuPick 3D 智能料箱揀選解決方案是所有機器視覺擷取應用的最終解決方案。只需1-3張圖片，即可在幾分鐘內開始擷取箱內物件，輕鬆處理各種庫存單位。
漸層玻璃瓶瑕疵檢測

漸層玻璃瓶皆經過噴砂製程霧面處理，製作過程常見的瑕疵類型為色澤不均或者瓶身出現黑點，而這些瑕疵因無法明確定義且樣式不固定，難以採用AOI方法進行檢測。訓練完成的AI模型即可快速檢出玻璃瓶身各角度之瑕疵分布，並標註出缺陷位置。
半導體晶片封裝製程，高精度固晶檢測解決方案

固晶是晶片封裝製程中的重要技術，固晶的精準與否，是半導體封裝產線中產品良率的成敗關鍵。但是傳統光學檢測無法利用撰寫邏輯的方式偵測角度、位移偏差及缺漏等瑕疵，時常造成漏檢、誤判、錯誤定位等缺失，大大影響封裝產線的生產效率。
醫療口罩製造品質管控解決方案

口罩產品瑕疵種類繁多，包括掉線、皺褶、鼻墊片缺漏及穿透、破洞、角切、髒污、側邊凸出及過濾層破損等。難以透過AOI方式檢出全部的瑕疵。運用SolVision AI影像技術，將影像樣本中各類型瑕疵予以標註，AI經深度學習後即可於品管端精準辨識口罩上是否有瑕疵，進而將不良品汰除。