瑕疵检测

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。

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。

有螺纹的金属套件，容易因搬运造成工件碰撞受伤，或在加工过程中留下刀痕，即使搭配强光与显微设备，以人眼检测不易，容易发生误检与漏检。使用SolVisionl非监督式检测工具，可学习刀痕与碰撞瑕疵的特征，在AI训练完成后便可轻易检测出人眼不易辨识的瑕疵，挑出瑕疵对象，让出货质量更好。

PCBA上面集成了不同功能的电子组件、插槽及各种芯片组，制造流程繁琐，如何提升PCBA插件及组装的正确率，是良率提升的关键。SolVision AI瑕疵检测系统，学习多张PCBA的影像做AI训练，可辨检测细微瑕疵，使PCBA制成优化，效率大幅提升。

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。

为落实环保，酒商皆启动玻璃瓶容器回收再利用的机制。但玻璃酒瓶内缘之霉斑脏污，即使经过清洗消毒仍然容易残留，人眼不易看出霉斑。SolVision以酒瓶影像训练AI，学习霉斑脏污的位置与颜色，自动辨识霉斑脏污特征，在清洗产在线快速找出有霉斑、脏污的酒瓶汰除，让回收再利用酒瓶维持质量。

空调及冷冻设备的制造过程中，热交换器的密闭容器所含的铁管、镜板、管帽、端板等部件皆需经过焊接工序，但由于焊接工厂属高温高热的场域，入内需穿着基本防护，且焊道的瑕疵缺陷复杂且不规则，凭借人工经验检测焊道，不容易维持质量一致，导入ＡＩ自动化检测势在必行。

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。

芯片承载盘是半导体加工制程的关键要素，芯片承载盘的轮廓与定位孔点常因作业造成瑕疵，过去多透过AOI光学检测方式予以检查。然而承载盘不易透过AOI检出并定位瑕疵，严重影响良率及生产效率。运用SolVision AI影像技术执行缺陷检测，以利使用者实时监测并排除承载盘异常。