產業解決方案

固晶接著劑透明，易造成光源折射影響特徵判斷，且爬膠、溢膠不具固定位置及型態，無法創建規則執行傳統光學檢測AOI。運用Solomon SolVision AI影像平台技術建立AI學習模組，自動學習並偵測爬膠、溢膠的特徵及位置。增加多項正確類別提升辨識強度，有效降低環境因素的干擾。

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。

導線架表面的各類瑕疵，包含邊緣毛邊、黑點雜質、刮痕等。若使用傳統的AOI檢測，當檢測背景與瑕疵較為相近時，容易發生漏檢的情形。使用SolVision AI瑕疵檢測工具進行學習，以擴增功能增加AI學習範圍，能有效檢測出各類導線架瑕疵，在雜亂或複雜背景中，也能精確辨識有很好的辨識效果。

PCBA上面集成了不同功能的電子元件、插槽及各種晶片組，製造流程繁瑣，如何提升PCBA插件及組裝的正確率，是良率提升的關鍵。SolVision AI瑕疵檢測系統，學習多張PCBA的影像做AI訓練，可辨檢測細微瑕疵，使PCBA製成優化，效率大幅提升。

電子元件製造過程追蹤為半導體之產出基石，辨識元件編號被視為生產重要環節之一。但較差環境下讓AOI辨識更加困難，對於提升產線效率以及降低字元的誤判度有很大改善空間。利用SolVision技術執行光學字元辨識，有別於傳統AOI，不受底色、環境光線及字元種類多等限制，可精準識別個別編碼。

保有生產效益的同時兼顧紗線品質，是紡織業者最大挑戰。現今紗場依以人工檢測為主，漏檢率高且工時長，不利實際品質要求，傳統AOI面對不固定瑕疵時亦難以檢測，誤判率高。使用SolVision工具使AI學習辨識瑕疵特徵，快速且精準地找出各項缺陷，有效改善檢測速率、成品良率並降低品檢負擔。

為落實環保，酒商皆啟動玻璃瓶容器回收再利用的機制。但玻璃酒瓶內緣之黴斑髒汙，即使經過清洗消毒仍然容易殘留，人眼不易看出黴斑。SolVision以酒瓶影像訓練AI，學習黴斑髒污的位置與顏色，自動辨識黴斑髒污特徵，在清洗產線上快速找出有黴斑、髒污的酒瓶汰除，讓回收再利用酒瓶維持品質。

SMD電容體積較小，觀察缺陷需在顯微鏡等級的微觀工具下觀察，且因MLCC非常脆弱，檢測過程也須非常小心，困難度極高。使用SolVision工具，學習電極上凸出部分的瑕疵形狀及位置，建立AI模型，在AI學習瑕疵特徵之後，即可快速檢測電容凸出部分的缺陷，大幅提升整體製程的良率。

各式輸液皆以透明點滴袋包裝，點滴袋上都會清楚註明種類、濃度及容量資訊。由於各式點滴袋體上打印標籤位置不一，在產線尚無法以一般光學檢測取代人工進行品項分類。所羅門運用SolVision技術，針對點滴袋體上的名稱、濃度、容量等影像資訊訓練AI學習影像特徵，可以快速辨識並分類各式輸液品項。