SolVision成功案例

LED基板分區外觀品質控管解決方案

隨著消費性電子產品廣泛採用Mini LED背光顯示技術以追求更細緻的光源調節效果，LED微縮化的趨勢已十分明朗。Mini LED及Micro LED的尺寸僅為傳統LED的百分之一至千分之一，做為背光源或發光層時，晶粒的使用量大幅增加，對於精準與良率的要求也隨之提升。

LED的品質控管係透過基板的扎針點燈檢測以及基板瑕疵檢測為主，避免因基板不良所造成的工程損失。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，傳統光學檢測不易將瑕疵檢出。

運用所羅門 SolVision AI影像平台的Segmentation技術，以各式LED基板上瑕疵影像樣本訓練AI模型，經深度學習的AI即可精準地將瑕疵檢出並標註。此外，透過Detect Region工具將視野分區，除了可遮罩無須檢測的區域，亦可指認瑕疵生成的所屬區域，達到分區檢測的目的。

原圖

檢測結果

壓花石膏板瑕疵檢測解決方案

石膏板出廠前，瑕疵情形皆須確實檢出。然而，由於壓花石膏板的外觀特性，瑕疵在複雜背景中模糊，無法以AOI及人眼確實辨識。使用所羅門 SolVision AI影像平台技術，擷取板材上的髒痕、過大壓花圖案以及壓花不清等瑕疵，可確實檢出並定位板材上的瑕疵，具體提升石膏板板材的品質與良率。
使用擴增實境和人工智慧進行儀表測量

運用META-aivi快速進行設備儀表數值監控，改善人工抄寫的失誤率及低效，一舉提升儀表數據數位化。
使用 AI 進行 PCB 組裝驗證

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。
高爾夫球桿頭品質檢測解決方案

高爾夫球桿頭是球具組合中最重要的部份，消費者十分重視桿頭完成面的細緻程度。運用SolVision AI影像技術，將影像樣本中高爾夫球桿頭上的細微瑕疵逐一標註，藉以訓練AI模型，訓練完成後的AI模型即能不受商標、紋路及金屬光澤的影響，定位並標註所有細微的表面瑕疵。