分類辨識

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。

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。

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。

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。