AI影像辨识– OCR电子元件字符

雷射焊接具有不同的焊缝特征。由于产品的焊接位置、样式不尽相同，无法透过传统光学检测辨别焊缝样态，常造成焊接质量不一的情形。应用Solomon SolVision能够以焊缝特征影像训练AI模型，辨识焊接功率及漏焊瑕疵，并可透过深度学习，精准侦测焊缝的鱼鳞纹数量及分布。

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。

石膏板出厂前，瑕疵情形皆须确实检出。然而，由于压花石膏板的外观特性，瑕疵在复杂背景中模糊，无法以AOI及人眼确实辨识。使用所罗门 SolVision AI影像平台技术，撷取板材上的脏痕、过大压花图案以及压花不清等瑕疵，可确实检出并定位板材上的瑕疵，具体提升石膏板板材的质量与良率。

SMD电容体积较小，观察缺陷需在显微镜等级的微观工具下观察，且因MLCC非常脆弱，检测过程也须非常小心，困难度极高。使用SolVision工具，学习电极上凸出部分的瑕疵形状及位置，建立AI模型，在AI学习瑕疵特征之后，即可快速检测电容凸出部分的缺陷，大幅提升整体制程的良率。