光學字元辨識

襪品瑕疵形態多樣，傳統AOI適合用於整塊布疋的檢測，對於不固定的瑕疵檢測有困難，且容易發生錯殺，仍需人工進行複檢。以SolVision工具完成AI模型的訓練。可快速且精確地找出瑕疵、分類不同瑕疵並剔除不良品，把關產品品質、提升生產效率，透過對瑕疵進行分類與分析，更能夠優化整體製程。

電子產業中，如果料號標籤無法辨識會大幅降低作業效率。標籤字體印刷不良標籤上的字體在印刷過程容易產生不規則的細微瑕疵，使得AOI難以辨識。利用SolVision進行缺陷以及字元辨識之AI深度學習，即便標籤字體出現不規則的缺陷仍能正確辨識，大幅降低物料管理的成本支出，提高庫存管理正確性。

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。