電子業

運用AI視覺技術檢測電纜的絕緣體外觀是否存在瑕疵，協助產線提升檢測效率。

SolMotion是一款可為無數獨特物件提供精確、連續雷射打標的視覺引導機器人解決方案。其基於AI的3D掃描技術能夠即時進行零件定位，幫助機器人根據局部特徵的識別，準確辨識需要標記的物件和區域。

探索 META-aivi 如何透過AI優化電子元件檢測，進一步提高焊接檢測的準確性並減少人為錯誤。

瞭解 META-aivi 如何利用人工智慧優化廢棄物管理程序，在提高塑膠零件回收效率的同時，減少錯誤和避免污染。

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。

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。

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。

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。