應用

SMT製程回焊過程中，過多錫膏量或是印刷偏移可能導致錫球間短路，過去以人工方式檢測，效率不彰。SMT多餘錫膏在高溫下的流動型態無法預測，難以傳統AOI檢出。運用SolVision AI技術，將SMT製程影像樣本中的回焊短路瑕疵定位並標註，訓練AI模型。可輕易檢出錫球間短路情形。

射出成型的扣具生產上最為常見的瑕疵為脫模劑油汙、白點、毛邊及殘屑，其中屬油汙瑕疵最難檢出。結合SolVision AI影像平台工具，分別針對各類表面瑕疵型態執行深度學習，訓練完成的AI模型即可即時檢出射出成型時產生油汙與在內的各類瑕疵。

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。