組裝檢測

具深度学习AI的META-aivi，针对需检查的部位AI快速建模后，工作人员佩戴AR眼镜即可即时检测，判断储能柜的线路、管线、水箱盖、开关、旋钮是否正确组装

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。

由于青铜零件小而重，再加上随机摆放于料箱中，视觉系统难以精准辨识对象，导致机械手臂夹取出现异常。搭配AI、3D技术，能定位和生成3D拾取点，实现精准取放效果。

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。

电源供应器内部组件及线路多元且复杂，检测接点时容易受到背景干扰而影响视觉判断。额外使用人工及AOI传统光学检测皆不易执行，难以于产线端有效管控产品质量。经训练的AI模型可以精准地侦测并定位线材错接的电源供应器接线瑕疵，实时将不良品检出。

笔电产品零件进入组合与包装程序后，利用人工方式进行配套零件的装配，在执行上下装壳与垂直螺丝组装等工序时，若有零件缺漏将直接影响最终产品质量，进入各通路贩卖后有损公司名誉。导入所罗门SolVision检测提高产品良率及稳定性，能持续优化其检测效力，有效提高产品的质量良率。