電子元件製造過程追蹤為半導體之產出基石，辨識元件編號被視為生產重要環節之一。但較差環境下讓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有很大改善空間。利用SolVision技術執行光學字元辨識，有別於傳統AOI，不受底色、環境光線及字元種類多等限制，可精準識別個別編碼。

保有生產效益的同時兼顧紗線品質，是紡織業者最大挑戰。現今紗場依以人工檢測為主，漏檢率高且工時長，不利實際品質要求，傳統AOI面對不固定瑕疵時亦難以檢測，誤判率高。使用SolVision工具使AI學習辨識瑕疵特徵，快速且精準地找出各項缺陷，有效改善檢測速率、成品良率並降低品檢負擔。

SMD電容體積較小，觀察缺陷需在顯微鏡等級的微觀工具下觀察，且因MLCC非常脆弱，檢測過程也須非常小心，困難度極高。使用SolVision工具，學習電極上凸出部分的瑕疵形狀及位置，建立AI模型，在AI學習瑕疵特徵之後，即可快速檢測電容凸出部分的缺陷，大幅提升整體製程的良率。

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。