压花石膏板瑕疵检测解决方案

引擎号码系以烙印方式印刷在引擎上，容易受到干扰，字体、背景明暗不均的情形，不易在产在线快速识别引擎上的编码。运用SolVision AI技术，以不同亮度的影像样本训练执行光学字符识别(OCR)，将影像中引擎号码转为数值，实时登录至原厂数据库系统中与车身号码链接。

焊接过程中，气体饱和所形成的气泡无法在焊接过程中及时排出而残留在焊道中，形成焊道气孔瑕疵，可能影响美观及结构质量。运用SolVision AI技术，将各种亮度的焊道气孔瑕疵影像进行标注，藉以训练AI模型，即能不受影像亮度影响检测出焊道上各处的气孔瑕疵。

导线架表面的各类瑕疵，包含边缘毛边、黑点杂质、刮痕等。若使用传统的AOI检测，当检测背景与瑕疵较为相近时，容易发生漏检的情形。使用SolVision AI瑕疵检测工具进行学习，以扩增功能增加AI学习范围，能有效检测出各类导线架瑕疵，在杂乱或复杂背景中，也能精确辨识有很好的辨识效果。

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。