空調及冷凍設備的製造過程中，熱交換器的密閉容器所含的鐵管、鏡板、管帽、端板等部件皆需經過銲接工序，但由於銲接工廠屬高溫高熱的場域，入內需穿著基本防護，且銲道的瑕疵缺陷複雜且不規則，憑藉人工經驗檢測銲道，不容易維持品質一致，導入ＡＩ自動化檢測勢在必行。

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。

緞帶色彩繽紛的特性使得AOI檢測容易因為花紋和顏色變化而發生瑕疵漏檢或誤判。使用SolVision檢測各種顏色、花紋的緞帶，能夠精確找出裂孔、脫絲等瑕疵的位置、大小及形狀，不論是檢測速度或是精準度都能達到標準。而透過記錄與分析瑕疵的樣態，可回溯找出製作過程中的問題所在，改善產品製程。

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。

食品加工業首重食品衛生及食用安全，油炸食品的外觀不一。傳統的食品外觀檢測透過大量人力執行，效率不彰。所羅門結合機器視覺與人工智慧，運用Solomon SolVision AI影像平台技術執行缺陷檢測。在快速且大量生產的油炸食品加工產線中，辨識多種不同的瑕疵樣態，進而將不良品即時檢出。

利用SolVision的瑕疵檢測工具，做出AI模型Training，針對瑕疵的形狀長相建立瑕疵缺陷資料庫，將複雜的缺陷人工檢測轉化成精準度高且規律的檢測系統，以深度學習辨識異常並忽略可接受的微小缺陷，有效提升檢測精準度及速率，兼顧產品嚴格的品質要求。

運用SolVision AI影像平台的Instance Segmentation技術，將X光影像中錫球重疊的假銲瑕疵予以標註並藉以執行AI模型的深度學習。經訓練後的AI即可在具背景雜訊、無明顯影像邊緣的條件下，將假銲瑕疵精準檢出。

運用SolVision AI影像平台的Instance Segmentation技術，以瓶蓋側文字及條碼影像樣本訓練AI模型並執行光學字元辨識(OCR)，即可於高速生產的飲品產線中精準辨識外包裝上的產品資訊，除檢出印刷不良的產品外，亦大幅強化產線溯源管理及紀錄存留的效率。