製造業

客戶需要一項自動化解決方案，目的是透過自動化流程，從箱中取出零件，並將其放置在旋轉輸送帶上，而另一台機器則在塑料零件上為螺栓製造螺紋，以利進行高效地拾取和零件運輸流程。

了解一家公司如何透過實施META-aivi提升滅火器檢查程序，實現即時問題檢測，並減少60%檢查時間。

所羅門 AccuPick 3D、所羅門 AI-based 3D料箱揀選程序和結構光掃描儀 SolScan，在精準識別複雜物體上有著優異表現。搭載所羅門解決方案，機器手臂能有效在重疊、複雜物體中辨識正確的抓取點，並滿足小於 1 毫米的嚴格公差要求。

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。

目前仍採用人力進行自行車車身號碼的辨識與登錄，耗費人工且效率低，若使用AOI進行字元辨識，因不鏽鋼管表面為圓弧曲面，打光容易造成反射，不論以人工或者AOI檢測，針對曲面、反光不鏽鋼管上字樣的辨識皆較為困難。所羅門結合機器視覺與人工智慧，對於光學字元辨識可以得到極佳的辨識效果。

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。

有螺紋的金屬套件，容易因搬運造成工件碰撞受傷，或在加工過程中留下刀痕，即使搭配強光與顯微設備，以人眼檢測不易，容易發生誤檢與漏檢。使用SolVisionl非監督式檢測工具，可學習刀痕與碰撞瑕疵的特徵，在AI訓練完成後便可輕易檢測出人眼不易辨識的瑕疵，挑出瑕疵物件，讓出貨品質更好。