案例分析

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。

漸層玻璃瓶皆經過噴砂製程霧面處理，製作過程常見的瑕疵類型為色澤不均或者瓶身出現黑點，而這些瑕疵因無法明確定義且樣式不固定，難以採用AOI方法進行檢測。訓練完成的AI模型即可快速檢出玻璃瓶身各角度之瑕疵分布，並標註出缺陷位置。

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。

貨運車輛的車牌及貨櫃號碼位置不固定，車行角度及採光條件也不一致。一般車牌辨識系統須透過感應線圈及車輛偵測器於最佳的取像位置執行辨識，然而該方案無法應用於貨櫃集散站的多變數場景。所羅門提供貨櫃車輛身份辨識的最佳方案：AI光學字元辨識！

安全針頭為透明或白色的塑膠件，其材質與紋路使得辨識不易，以人眼或AOI方法皆容易造成誤判，導致組裝錯誤卻無法有效檢出。所羅門結合機器視覺與人工智慧，使用SolVision工具，針對白色與透明塑膠件的各種紋路與形狀做AI訓練，有效檢出塑膠件的組裝錯誤，同時提高缺陷檢測的效率。

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。

口罩產品瑕疵種類繁多，包括掉線、皺褶、鼻墊片缺漏及穿透、破洞、角切、髒污、側邊凸出及過濾層破損等。難以透過AOI方式檢出全部的瑕疵。運用SolVision AI影像技術，將影像樣本中各類型瑕疵予以標註，AI經深度學習後即可於品管端精準辨識口罩上是否有瑕疵，進而將不良品汰除。

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。