瑕疵檢測

漸層玻璃瓶皆經過噴砂製程霧面處理，製作過程常見的瑕疵類型為色澤不均或者瓶身出現黑點，而這些瑕疵因無法明確定義且樣式不固定，難以採用AOI方法進行檢測。訓練完成的AI模型即可快速檢出玻璃瓶身各角度之瑕疵分布，並標註出缺陷位置。

運用SolVision AI影像平台技術，在影像樣本中定位並標註鋁基板上的刮痕、髒污等異常及瑕疵情形，透過AI深度學習，即可自動且即時地檢出並定位鋁基板上的各式瑕疵，大幅提升產線生產效率。

除了判斷包裝是否密封之外，須進一步確認密封不完全的型態與原因，但因為密封缺陷的型態差異小，且物件表面呈高反光，不論是人眼或AOI皆不易找出缺陷並將之分類。所羅門使用 SolVision工具，由影像定義出密封完好的狀態，並與多種缺陷作比較，可即時檢出沒有密封完整的包裝並將缺陷分類。

安全針頭為透明或白色的塑膠件，其材質與紋路使得辨識不易，以人眼或AOI方法皆容易造成誤判，導致組裝錯誤卻無法有效檢出。所羅門結合機器視覺與人工智慧，使用SolVision工具，針對白色與透明塑膠件的各種紋路與形狀做AI訓練，有效檢出塑膠件的組裝錯誤，同時提高缺陷檢測的效率。

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。

石膏板出廠前，瑕疵情形皆須確實檢出。然而，由於壓花石膏板的外觀特性，瑕疵在複雜背景中模糊，無法以AOI及人眼確實辨識。使用所羅門 SolVision AI影像平台技術，擷取板材上的髒痕、過大壓花圖案以及壓花不清等瑕疵，可確實檢出並定位板材上的瑕疵，具體提升石膏板板材的品質與良率。

高爾夫球桿頭是球具組合中最重要的部份，消費者十分重視桿頭完成面的細緻程度。運用SolVision AI影像技術，將影像樣本中高爾夫球桿頭上的細微瑕疵逐一標註，藉以訓練AI模型，訓練完成後的AI模型即能不受商標、紋路及金屬光澤的影響，定位並標註所有細微的表面瑕疵。

常見的LED基板瑕疵包括邊緣毛邊、銲墊氧化雜質、刮痕等，在瑕疵特徵與背景相近的情況下，AOI檢測不易將瑕疵檢出。運用SolVision AI影像技術，以各式LED基板上瑕疵影像樣本訓練，經深度學習的AI即可精準地將瑕疵檢出並標註。此外亦可指認瑕疵生成的所屬區域，達到分區檢測的目的。

化學機械平坦化(CMP)是半導體製造中不可或缺的製程之一，然而，研磨液中過大顆粒及微粒凝聚體可能造成晶圓上的微劃痕，是CMP製程中最主要的瑕疵類型。傳統AOI檢測即使耗費大量人力撰寫演算法，仍無法精準偵測整張晶圓影像瑕疵。運用所羅門SolVision解決方案來精準找到研磨瑕疵