物料管理优化方案，提高产品标签辨识度

探索SolVision如何在IV袋中實現100%的異物檢測準確率。了解我們關於醫療保健領域高效AI檢測的案例研究。

運用AI視覺技術檢測金屬墊片的外觀是否存在瑕疵，協助產線提升檢測效率。

保有生产效益的同时兼顾纱线质量，是纺织业者最大挑战。现今纱场依以人工检测为主，漏检率高且工时长，不利实际质量要求，传统AOI面对不固定瑕疵时亦难以检测，误判率高。使用SolVision工具使AI学习辨识瑕疵特征，快速且精准地找出各项缺陷，有效改善检测速率、成品良率并降低品检负担。

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。