判别有无

口罩产品瑕疵种类繁多，包括掉线、皱褶、鼻垫片缺漏及穿透、破洞、角切、脏污、侧边凸出及过滤层破损等。难以透过AOI方式检出全部的瑕疵。运用SolVision AI影像技术，将影像样本中各类型瑕疵予以标注，AI经深度学习后即可于品管端精准辨识口罩上是否有瑕疵，进而将不良品汰除。

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。

液体生技药品常以透明瓶装保存，由于透明瓶装的反光特性、受测物沉淀情形不一因素，使瓶装药品的检测无法以一般光学检测取代人力执行。所罗门结合机器视觉与人工智能，运用SolVision AI从数据库中的影像特征判断沉淀情形。透过深度学习技术，可辨识7种不同的沉淀样态，进而判断内容物的质量。