探索SolVision如何在IV袋中实现100%的异物检测准确率。了解我们关于医疗保健领域高效AI检测的案例研究。

META-aivi 透过人工智能优化汽车零件质量控制，减少错误并将流程数字化，从而实现无与伦比的产品检测效率。

在石化工厂的环境中，充满许多大型化学槽车，其专门承载危险性较高的化学液体及气体，以提供大型工厂使用。然而，由于化学品危险性高，装卸过程中如有任何一个环节出错，恐导致大量化学品泄漏，造成可能的财物损失、人员安全问题以及环境污染等严重工业灾害。故如何落实人员正确的操作流程与减少人为错误，是工厂安全的关键之一。

主机板是电脑的核心零件，它设有晶元组，同时更提供显卡、CPU、内存、硬盘及外接装置等应用接合，以利电脑中各软硬件组件能整合运作。然而主机板上充满许多不同的零部件，制造、组装步骤繁多，稍有疏忽遗漏电脑将无法顺利运作，因此如何确保整体生产的良率与品质，是电子制造的首要任务。

越来越多任务厂内布建自动装置系统及机械设备，透过连线整合，达到部分自动加工甚至全自动制造，以此有效提高作业效益、节省人力成本。而每种机台的配线方式不尽相同，如何确保人员线路配置的正确性以及建立可控管的系统，即是公共安全的重要环节之一。

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。

由于晶粒边缘崩裂瑕疵出现的位置及型态不固定，以致传统光学检测无法精准地将瑕疵检出，影响整体产品良率。运用SolVision AI影像技术，将影像样本中的瑕疵特征予以标注，完成训练的AI模型即可自动检出并标注晶粒边缘崩裂瑕疵的位置，大幅降低芯片在后续封装制程中断裂的风险。