汽車業

透過 AI 視覺技術搭載機械手臂，確認物料位置，達到自動化上料效益，進一步減少人力需求與效率，提升產線生產力。

META-aivi 透過人工智慧優化汽車零件品質控制，減少錯誤並將流程數位化，從而實現無與倫比的產品檢測效率。

META-aivi 透過自動化機器故障偵測和監控來優化塑膠射出成型，以提高效率、減少停機時間並降低成本。

所羅門自主研發之視覺系統具備絕佳優勢，其中檢測表面光滑物件的能力，備受市場青睞。AccuPick 3D 智能取放系統為所羅門佈署的解決方案之一，它運用多功能 3D 結構光掃描器 SolScan 生成高質量的 3D 點雲數據，即使物件重疊，也能快速實現最佳揀選識別。

汽車由成千上萬個零組件組成，是複雜度相當高的工業化產品。然而，由於製作程序複雜，要如何確保安裝流程合乎安全規範，便成為業者必須控管的關鍵。只要透過AI+AR擴增技術，人員就能透過AI提示進行準確組裝SOP驗證，從而 提高產量，降低人為錯誤的風險。

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。

引擎號碼以烙印方式印刷在引擎上，容易受到干擾，字體、背景明暗不均的情形，不易在產線上快速識別引擎上的編碼。運用SolVision AI技術，以不同亮度的影像樣本訓練執行光學字元辨識(OCR)，將影像中引擎號碼轉為數值，即時登錄至原廠資料庫系統中與車身號碼連結。

銲接過程中，氣體飽和所形成的氣泡無法在銲接過程中及時排出而殘留在銲道中，形成銲道氣孔瑕疵，可能影響美觀及結構品質。運用SolVision AI技術，將各種亮度的銲道氣孔瑕疵影像進行標註，藉以訓練AI模型，即能不受影像亮度影響檢測出銲道上各處的氣孔瑕疵。

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。