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。

晶圆切割系半导体及光电业界非常重要的制程，若无法在切割制程中维持高良率、高效率并保有芯片特性，将大幅影响整体产能。晶圆切割刀的质量控管主要透过外观瑕疵的检测，常见的外观瑕疵包括刀体上的不规则纹路、多钻等情形。由于有环状条纹，形成复杂影像背景，严重影响机器视觉对于瑕疵的侦测。

印刷电路板(Printed Circuit Board, PCB)是电子装配中最重要的基底，但PCBA上的电子组件种类繁多，包括电阻、电容、晶体管等等。运用SolVision AI影像平台透过训练完成的AI模型，可实时地检出组件缺件或组装错误等异常情形及位置。

渐层玻璃瓶皆经过喷砂制程雾面处理，制作过程常见的瑕疵类型为色泽不均或者瓶身出现黑点，而这些瑕疵因无法明确定义且样式不固定，难以采用AOI方法进行检测。训练完成的AI模型即可快速检出玻璃瓶身各角度之瑕疵分布，并标注出缺陷位置。

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。

高尔夫球杆头是球具组合中最重要的部份，消费者十分重视杆头完成面的细致程度。运用SolVision AI影像技术，将影像样本中高尔夫球杆头上的细微瑕疵逐一标注，藉以训练AI模型，训练完成后的AI模型即能不受商标、纹路及金属光泽的影响，定位并标注所有细微的表面瑕疵。

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。

化学机械平坦化(CMP)是半导体制造中不可或缺的制程之一，然而，研磨液中过大颗粒及微粒凝聚体可能造成晶圆上的微划痕，是CMP制程中最主要的瑕疵类型。传统AOI检测即使耗费大量人力撰写算法，仍无法精准侦测整张晶圆影像瑕疵。运用所罗门SolVision解决方案来精准找到研磨瑕疵