襪品瑕疵形態多樣，傳統AOI適合用於整塊布疋的檢測，對於不固定的瑕疵檢測有困難，且容易發生錯殺，仍需人工進行複檢。以SolVision工具完成AI模型的訓練。可快速且精確地找出瑕疵、分類不同瑕疵並剔除不良品，把關產品品質、提升生產效率，透過對瑕疵進行分類與分析，更能夠優化整體製程。

電子產業中，如果料號標籤無法辨識會大幅降低作業效率。標籤字體印刷不良標籤上的字體在印刷過程容易產生不規則的細微瑕疵，使得AOI難以辨識。利用SolVision進行缺陷以及字元辨識之AI深度學習，即便標籤字體出現不規則的缺陷仍能正確辨識，大幅降低物料管理的成本支出，提高庫存管理正確性。

橡膠射出成形採用AOI檢測塑料缺陷時，由於瑕疵種類及位置多變，易遇橡膠射出瑕疵樣品不足使得瑕疵定性定量困難，檢測精準度不足。利用SolVision AI瑕疵檢測，針對橡膠射出成品瑕疵形狀與顏色建立資料庫，AI學習可後辨識種類及位置多變的瑕疵。有效解決橡膠射出成品瑕疵不固定的檢測問題。

所羅門利用 SolVision學習Tray盤所需辨識的定位點，執行光學字元辨識 (OCR)，能夠大幅優化傳統AOI的作業流程，不受識別畫面位移、歪斜及其字元缺陷等限制，精準識別個別料件來源，而隨著AI深度學習件數增加，亦能持續優化AI辨別字元的能力，使辨識字元不再困難。