瑕疵检测

通过AI视觉技术检测纺织品织带瑕疵，加速整体效率，提升产线生产力。

借由Solvision AI视觉检测技术，快速检验产品瑕疵，确保药品品质，减少人力检测错误，提升产线生产力。

SolVision瑕疵检测确保每个螺栓仅需49毫秒即可实现100%的完美缺陷检测率，解决反射表面难题并消除漏检。

焊接，是一种以加热或加压方式，来接合金属、非金属等材质，用以巩固整体结构安全的工艺技术。而现今汽车业已从过去大量生产，转变为少量多样的客制化生产，车架的尺寸也因样式差异而不同，且焊接点形状不一，再加上车架具有多面多项的特性，焊接处及应用亦随之变动，因此难以针对此类情形制订固定规则以检测焊缝瑕疵。

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。

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元件能整合运作。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。

运用SolVision AI影像平台的Instance 实例切割技术，以包装良品及具各种瑕疵类型的影像样本训练AI模型。训练完成的模型可实时且迅速地辨识每一反光或透明泡壳的包装及填充情形，并将侦测到的瑕疵予以标注并分类。

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。