筆電組裝零件缺漏與瑕疵檢測

有螺紋的金屬套件，容易因搬運造成工件碰撞受傷，或在加工過程中留下刀痕，即使搭配強光與顯微設備，以人眼檢測不易，容易發生誤檢與漏檢。使用SolVisionl非監督式檢測工具，可學習刀痕與碰撞瑕疵的特徵，在AI訓練完成後便可輕易檢測出人眼不易辨識的瑕疵，挑出瑕疵物件，讓出貨品質更好。

在製造過程中導入操作簡易的「穿戴式AI」META-aivi，人員可透過AI學習面板上所標示出的正確組件配置圖，立即驗證人員組裝正確性。若偵測到裝配錯誤，META-aivi將立即發出異常警示，提醒人員即時修正，確保物件的品質一致，減少人為疏失。 此外，組裝完成後利用AI做統一流程驗證，即時儲存辨識結果並製成品檢履歷，能有效追蹤料件資訊，建立完整的製程資訊。

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。

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。