電源供應器內部元件及線路多元且複雜，檢測接點時容易受到背景干擾而影響視覺判斷。額外使用人工及AOI傳統光學檢測皆不易執行，難以於產線端有效管控產品品質。經訓練的AI模型可以精準地偵測並定位線材錯接的電源供應器接線瑕疵，即時將不良品檢出。

筆電產品零件進入組合與包裝程序後，利用人工方式進行配套零件的裝配，在執行上下裝殼與垂直螺絲組裝等工序時，若有零件缺漏將直接影響最終產品品質，進入各通路販售後有損公司名譽。導入所羅門SolVision檢測提高產品良率及穩定性，能持續優化其檢測效力，有效提高產品的品質良率。

液體生技藥品常以透明瓶裝保存，由於透明瓶裝的反光特性、受測物沉澱情形不一因素，使瓶裝藥品的檢測無法以一般光學檢測取代人力執行。所羅門結合機器視覺與人工智慧，運用SolVision AI從資料庫中的影像特徵判斷沉澱情形。透過深度學習技術，可辨識7種不同的沉澱樣態，進而判斷內容物的品質。