电源供应器内部线材组接解决方案

除了判断包装是否密封之外，须进一步确认密封不完全的型态与原因，但因为密封缺陷的型态差异小，且对象表面呈高反光，不论是人眼或AOI皆不易找出缺陷并将之分类。所罗门使用 SolVision工具，由影像定义出密封完好的状态，并与多种缺陷作比较，可实时检出没有密封完整的包装并将缺陷分类。

硬盘支架制造过程出现的瑕疵种类繁多，包括金属的压伤、表面白雾、孔批麟、孔黑等等，透过人工检测不容易逐一检出，然而微小的缺陷在组装过程可能造成孔隙无法对齐等问题发生。使用SolVision工具AI学习瑕疵特征后，能够快速检测出硬盘金属支架上的各类微小瑕疵。

常见的LED基板瑕疵包括边缘毛边、焊垫氧化杂质、刮痕等，在瑕疵特征与背景相近的情况下，AOI检测不易将瑕疵检出。运用SolVision AI影像技术，以各式LED基板上瑕疵影像样本训练，经深度学习的AI即可精准地将瑕疵检出并标注。此外亦可指认瑕疵生成的所属区域，达到分区检测的目的。

为落实环保，酒商皆启动玻璃瓶容器回收再利用的机制。但玻璃酒瓶内缘之霉斑脏污，即使经过清洗消毒仍然容易残留，人眼不易看出霉斑。SolVision以酒瓶影像训练AI，学习霉斑脏污的位置与颜色，自动辨识霉斑脏污特征，在清洗产在线快速找出有霉斑、脏污的酒瓶汰除，让回收再利用酒瓶维持质量。