SMT

SMD電容體積較小，觀察缺陷需在顯微鏡等級的微觀工具下觀察，且因MLCC非常脆弱，檢測過程也須非常小心，困難度極高。使用SolVision工具，學習電極上凸出部分的瑕疵形狀及位置，建立AI模型，在AI學習瑕疵特徵之後，即可快速檢測電容凸出部分的缺陷，大幅提升整體製程的良率。

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。