分類辨識

使用SolVision進行的蔬菜AI視覺檢測，可在僅50毫秒內實現了對朝鮮薊方向的100%準確檢測，提高食品生產效率。

由於傳輸線的種類、數量繁多，以往仰賴人力辨識物件易有所疏漏，運用最先進AI+AR技術可協助前線人員快速辨識出不同的傳輸線種類，並能自動導入出貨系統。

運用META-aivi的快速計數功能，針對尺寸不同的料件進行AI模型訓練，META-aivi即可快速辨認與計算數量，所得出的結果可立即顯示在行動裝置上。同時，計算出的結果可與MES系統連接，減少人員盤點錯誤的發生，大幅增加入庫資料正確性，提升庫存管控效率。

咖啡膠囊不同口味代表不同顏色，以一盤咖啡膠囊作為標準組，另一盤咖啡膠囊作為對照組。使用SolVision學習各種咖啡膠囊的影像，若有任意一個咖啡膠囊的位置擺放錯誤，軟體可立即將錯誤擺放之處以檢測框標示出來，可成功分辨各式高反光且顏色差異小的咖啡膠囊。

許多製幣廠試圖以視覺技術進行錢幣的篩選，使用SolVision的Feature Detection工具，學習錢幣在各種亮度、髒汙與氧化程度的影像資料，不僅可分辨圖案相同但面額不同的錢幣，亦可正確辨識出各國錢幣，並即時計算出各國錢幣的總面額。

運用所羅門SolVision AI影像平台的Instance Segmentation技術，定位、標註影像樣本中雞蛋蛋殼裂隙瑕疵位置並以訓練AI模型，訓練完成後即可透過AI檢測蛋殼表面的孔隙及裂痕情形再予以分級，提升雞蛋食用的安全性及商品價值。

切片顯微影像中細胞的外觀不固定，細胞病變發生的位置、型態也十分隨機，導致每位醫師對於癌細胞的判斷及圈選標準不盡一致，更無法透過傳統光學檢測以撰寫邏輯方式判斷癌細胞的型態。資料擴增結合AI深度學習技術可以更快速準確地判讀細胞特徵！

口罩產品瑕疵種類繁多，包括掉線、皺褶、鼻墊片缺漏及穿透、破洞、角切、髒污、側邊凸出及過濾層破損等。難以透過AOI方式檢出全部的瑕疵。運用SolVision AI影像技術，將影像樣本中各類型瑕疵予以標註，AI經深度學習後即可於品管端精準辨識口罩上是否有瑕疵，進而將不良品汰除。

金屬加工沖壓件上可能出現的瑕疵種類繁多且形態不一，油汙及水漬更是不易觀察。另一方面，金屬加工件在取像時的亮度也各有差異，造成AOI瑕疵檢測的執行相當不易。金屬加工品的品管助手：AI瑕疵檢測，經訓練的AI模型可輕易檢出各式沖壓件上的瑕疵，大幅提升產品的表面品質。