瑕疵檢測

透過AI視覺技術檢測汽車鋼板烤漆上的瑕疵，加速整體效率，提升產線生產力。

SolVision 瑕疵檢測確保每個螺栓僅需 49 毫秒即可實現 100% 的完美缺陷檢測率，解決反射表面難題並消除漏檢。

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SolVision AI影像平台的Instance Segmentation技術，以包裝良品及具各種瑕疵類型的影像樣本訓練AI模型。訓練完成的模型可即時且迅速地辨識每一反光或透明泡殼的包裝及填充情形，並將偵測到的瑕疵予以標註並分類。

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。

由於晶粒邊緣崩裂瑕疵出現的位置及型態不固定，以致傳統光學檢測無法精準地將瑕疵檢出，影響整體產品良率。運用SolVision AI影像技術，將影像樣本中的瑕疵特徵予以標註，完成訓練的AI模型即可自動檢出並標註晶粒邊緣崩裂瑕疵的位置，大幅降低晶片在後續封裝製程中斷裂的風險。

由於晶粒邊緣崩裂瑕疵出現的位置及型態不固定，以致傳統光學檢測無法精準地將瑕疵檢出，影響整體產品良率。運用SolVision AI影像技術，將影像樣本中的瑕疵特徵予以標註，完成訓練的AI模型即可自動檢出並標註晶粒邊緣崩裂瑕疵的位置，大幅降低晶片在後續封裝製程中斷裂的風險。

晶圓切割係半導體及光電業界非常重要的製程，若無法在切割製程中維持高良率、高效率並保有晶片特性，將大幅影響整體產能。晶圓切割刀的品質控管主要透過外觀瑕疵的檢測，常見的外觀瑕疵包括刀體上的不規則紋路、多鑽等情形。由於有環狀條紋，形成複雜影像背景，嚴重影響機器視覺對於瑕疵的偵測。

印刷電路板(Printed Circuit Board, PCB)是電子裝配中最重要的基底，但PCBA上的電子元件種類繁多，包括電阻、電容、電晶體等等。運用SolVision AI影像平台透過訓練完成的AI模型，可即時地檢出元件缺件或組裝錯誤等異常情形及位置。