OCR光学字符识别

电子组件制造过程追踪为半导体之产出基石，辨识组件编号被视为生产重要环节之一。但较差环境下让AOI辨识更加困难，对于提升产线效率以及降低字符的误判度有很大改善空间。利用SolVision技术执行光学字符识别，有别于传统AOI，不受底色、环境光线及字符种类多等限制，可精准识别个别编码。

所罗门利用 SolVision学习Tray盘所需辨识的定位点，执行光学字符识别 (OCR)，能够大幅优化传统AOI的作业流程，不受识别画面位移、歪斜及其字符缺陷等限制，精准识别个别料件来源，而随着AI深度学习件数增加，亦能持续优化AI辨别字符的能力，使辨识字符不再困难。

传统式的气体监控机台或仪器设备具有仪表板显示信息，惟其缺乏数字化接口，SolVision结合机器视觉与人工智能，运用AI影像平台技术执行光学字符识别(OCR)，将机台仪表影像中的数值转为数字化信息，以利统计、监控数据的异常情形，亦可进 % 一步作为后续智能化相关应用的基础。