a couple of microchips sitting on top of a table

SolVision成功案例

電子業

AI影像辨識 – OCR電子元件字元

辨識難度高之眾多微小電晶體規格及種類

電子元件製造過程追蹤

電子元件為半導體之產出基石，製程結構複雜、技術精密，為完整監控全過程、紀錄其規格並在良劣篩檢時快速找出瑕疵，辨識元件編號被視為生產重要環節之一。

電子元件製造瑕疵檢測與過程追蹤

AOI無法精準辨識多種元件

元件種類規格眾多，字體差異大，以AOI比對較無法精準辨識，尤其在光線不足、底色相近的環境下讓AOI辨識更加困難，對於提升產線效率以及降低字元的誤判度仍有很大的改善空間。

SolVision快速提升光學字元辨識能力（OCR）

SolVision的Segmentation 技術執行光學字元辨識 (Optical Character Recognition, OCR)，有別於傳統AOI的作業流程，不受物件底色、環境光線及字元種類多等限制，可精準識別個別編碼，而隨著學習件數的增加，亦能持續優化AI辨別字元的能力，使辨識字元不再困難。

元件OCR辨識案例

差異字體

字元模糊

Original

精準字元辨識 OCR

Result

精準字元辨識 OCR

Original

精準字元辨識 OCR

Result

精準字元辨識 OCR
更多案例
  • Automotive Kitting and Assembly Line Automation

    利用機械手臂實行套件及組裝產線自動化

    所羅門AccuPick 3D、所羅門 AI-based 3D料箱揀選程序和結構光掃描儀SolScan，在精準識別複雜物體上有著優異表現。搭載所羅門解決方案，機器手臂能有效在重疊、複雜物體中辨識正確的抓取點，並滿足小於 1 毫米的嚴格公差要求。

  • 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。

  • 透明點滴袋打印標籤辨識分類解決方案

    各式輸液皆以透明點滴袋包裝，點滴袋上都會清楚註明種類、濃度及容量資訊。由於各式點滴袋體上打印標籤位置不一，在產線尚無法以一般光學檢測取代人工進行品項分類。所羅門運用SolVision技術，針對點滴袋體上的名稱、濃度、容量等影像資訊訓練AI學習影像特徵，可以快速辨識並分類各式輸液品項。
  • a group of square objects

    晶粒邊緣崩裂檢測解決方案

    由於晶粒邊緣崩裂瑕疵出現的位置及型態不固定，以致傳統光學檢測無法精準地將瑕疵檢出，影響整體產品良率。運用SolVision AI影像技術，將影像樣本中的瑕疵特徵予以標註，完成訓練的AI模型即可自動檢出並標註晶粒邊緣崩裂瑕疵的位置，大幅降低晶片在後續封裝製程中斷裂的風險。