SolVision

傳統式的氣體監控機台或儀器設備具有儀表板顯示資訊，惟其缺乏數位化介面，SolVision結合機器視覺與人工智慧，運用AI影像平台技術執行光學字元辨識(OCR)，將機台儀表影像中的數值轉為數位化資訊，以利統計、監控數據的異常情形，亦可進 % 一步作為後續智能化相關應用的基礎。

雷射焊接具有不同的焊縫特徵。由於產品的焊接位置、樣式不盡相同，無法透過傳統光學檢測辨別焊縫樣態，常造成焊接品質不一的情形。應用Solomon SolVision能夠以焊縫特徵影像訓練AI模型，辨識焊接功率及漏焊瑕疵，並可透過深度學習，精準偵測焊縫的魚鱗紋數量及分布。

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。

SMT製程回焊過程中，過多錫膏量或是印刷偏移可能導致錫球間短路，過去以人工方式檢測，效率不彰。SMT多餘錫膏在高溫下的流動型態無法預測，難以傳統AOI檢出。運用SolVision AI技術，將SMT製程影像樣本中的回焊短路瑕疵定位並標註，訓練AI模型。可輕易檢出錫球間短路情形。

射出成型的扣具生產上最為常見的瑕疵為脫模劑油汙、白點、毛邊及殘屑，其中屬油汙瑕疵最難檢出。結合SolVision AI影像平台工具，分別針對各類表面瑕疵型態執行深度學習，訓練完成的AI模型即可即時檢出射出成型時產生油汙與在內的各類瑕疵。

運用SolVision AI影像平台的Instance Segmentation技術，將X光影像中錫球重疊的假銲瑕疵予以標註並藉以執行AI模型的深度學習。經訓練後的AI即可在具背景雜訊、無明顯影像邊緣的條件下，將假銲瑕疵精準檢出。

運用SolVision AI影像平台的Instance Segmentation技術，以瓶蓋側文字及條碼影像樣本訓練AI模型並執行光學字元辨識(OCR)，即可於高速生產的飲品產線中精準辨識外包裝上的產品資訊，除檢出印刷不良的產品外，亦大幅強化產線溯源管理及紀錄存留的效率。