品質檢測

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。

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。

國內外安規認證的標章眾多，例如CE、EAC等，各有不同的標章圖示。過多的版面資訊在大量印刷過程中不易檢出多印或漏印的情形，可能影響商品的販售及使用。應用SolVision AI影像工具，訓練AI模型。訓練完成的AI模型即會自動檢出並標示所有差異地方，即為版面的印刷瑕疵。

電源供應器內部元件及線路多元且複雜，檢測接點時容易受到背景干擾而影響視覺判斷。額外使用人工及AOI傳統光學檢測皆不易執行，難以於產線端有效管控產品品質。經訓練的AI模型可以精準地偵測並定位線材錯接的電源供應器接線瑕疵，即時將不良品檢出。

輪胎在製程的環節經歷許多高壓、高負荷與高溫差的工序，使內胎表面字跡模糊且刷色深淺不齊，影響內胎編碼的辨識度，不利於人工辨識與傳統AOI檢測。利用SolVision工具，針對輪胎內胎編碼的數字與形狀進行拍攝，進行AI模型訓練，能成功辨識，有效改善編碼辨識的正確率。

橡膠射出成形採用AOI檢測塑料缺陷時，由於瑕疵種類及位置多變，易遇橡膠射出瑕疵樣品不足使得瑕疵定性定量困難，檢測精準度不足。利用SolVision AI瑕疵檢測，針對橡膠射出成品瑕疵形狀與顏色建立資料庫，AI學習可後辨識種類及位置多變的瑕疵。有效解決橡膠射出成品瑕疵不固定的檢測問題。

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。

做為商品外包裝材料，軟質的鋁箔袋常在印刷過程中產生印刷錯誤、歪斜、脫落及漏印等情形。統光學檢測和人工的方式出錯率高。運用SolVision的Anomaly Detection工具，訓練完成的模型即可針對印刷文字、圖案上的形狀、顏色等特徵差異執行比對，偵測並標註瑕疵所在位置。