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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。

META-aivi 為領先的IPC 製造商優化 PCB 組裝和偵測，透過 AR + AI 驗證提高精度和效率。

由於傳輸線的種類、數量繁多，以往仰賴人力辨識物件易有所疏漏，運用最先進AI+AR技術可協助前線人員快速辨識出不同的傳輸線種類，並能自動導入出貨系統。

Solomon基於AccuPick 3D AI 的定位技術和SolScan 2.3 MP 掃描儀使 Motion Technique 能夠準確識別每個組件的潛在方向。AccuPick ROS 動線規劃的確保機器人可以執行揀選任務，而不會與垃圾箱發生任何碰撞。

在製造過程中導入操作簡易的「穿戴式AI」META-aivi，人員可透過AI學習面板上所標示出的正確組件配置圖，立即驗證人員組裝正確性。若偵測到裝配錯誤，META-aivi將立即發出異常警示，提醒人員即時修正，確保物件的品質一致，減少人為疏失。 此外，組裝完成後利用AI做統一流程驗證，即時儲存辨識結果並製成品檢履歷，能有效追蹤料件資訊，建立完整的製程資訊。

印刷電路板(Printed Circuit Board, PCB)是電子裝配中最重要的基底，但PCBA上的電子元件種類繁多，包括電阻、電容、電晶體等等。運用SolVision AI影像平台透過訓練完成的AI模型，可即時地檢出元件缺件或組裝錯誤等異常情形及位置。

PCB【AI瑕疵檢測】LED中PCBA的良率難題：元件既多且雜，瑕疵檢測大不易！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。

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。

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。