國內外安規認證的標章眾多，例如CE、EAC等，各有不同的標章圖示。過多的版面資訊在大量印刷過程中不易檢出多印或漏印的情形，可能影響商品的販售及使用。應用SolVision AI影像工具，訓練AI模型。訓練完成的AI模型即會自動檢出並標示所有差異地方，即為版面的印刷瑕疵。

由于传输线的种类、数量繁多，以往仰赖人力辨识对象易有所疏漏，运用最先进AI+AR技术可协助前线人员快速辨识出不同的传输线种类，并能自动导入出货系统。

使用SolVision进行的蔬菜AI视觉检测，可在仅50毫秒内实现了对朝鲜蓟方向的100%准确检测，提高食品生产效率。

通过AI视觉技术检测汽车钢板烤漆上的瑕疵，加速整体效率，提升产线生产力。

焊接，是一种以加热或加压方式，来接合金属、非金属等材质，用以巩固整体结构安全的工艺技术。而现今汽车业已从过去大量生产，转变为少量多样的客制化生产，车架的尺寸也因样式差异而不同，且焊接点形状不一，再加上车架具有多面多项的特性，焊接处及应用亦随之变动，因此难以针对此类情形制订固定规则以检测焊缝瑕疵。

运用SolVision AI影像平台的Instance 实例切割技术，以包装良品及具各种瑕疵类型的影像样本训练AI模型。训练完成的模型可实时且迅速地辨识每一反光或透明泡壳的包装及填充情形，并将侦测到的瑕疵予以标注并分类。

运用所罗门SolVision AI影像平台的Instance Segmentation技术，定位、标注影像样本中鸡蛋蛋壳裂隙瑕疵位置并以训练AI模型，训练完成后即可透过AI检测蛋壳表面的孔隙及裂痕情形再予以分级，提升鸡蛋食用的安全性及商品价值。

芯片于晶盘中跳料的情形系属随机，所致的瑕疵型态多样且难以预测瑕疵所产生的位置。运用SolVision AI影像平台技术，以具迭料、空料、歪斜错置、反转等瑕疵的影像样本训练AI模型，AI训练完成后即可轻易且迅速地辨识并标注晶盘上产生收纳异常的位置。