质量/安全检查

缎带色彩缤纷的特性使得AOI检测容易因为花纹和颜色变化而发生瑕疵漏检或误判。使用SolVision检测各种颜色、花纹的缎带，能够精确找出裂孔、脱丝等瑕疵的位置、大小及形状，不论是检测速度或是精准度都能达到标准。而透过记录与分析瑕疵的样态，可回溯找出制作过程中的问题所在，改善产品制程。

橡胶射出成形采用AOI检测塑料缺陷时，由于瑕疵种类及位置多变，易遇橡胶射出瑕疵样品不足使得瑕疵定性定量困难，检测精准度不足。利用SolVision AI瑕疵检测，针对橡胶射出成品瑕疵形状与颜色建立数据库，AI学习可后辨识种类及位置多变的瑕疵。有效解决橡胶射出成品瑕疵不固定的检测问题。

食品加工业首重食品卫生及食用安全，油炸食品的外观不一。传统的食品外观检测透过大量人力执行，效率不彰。所罗门结合机器视觉与人工智能，运用Solomon SolVision AI影像平台技术执行缺陷检测。在快速且大量生产的油炸食品加工产线中，辨识多种不同的瑕疵样态，进而将不良品实时检出。

利用SolVision的瑕疵检测工具，做出AI模型Training，针对瑕疵的形状长相建立瑕疵缺陷数据库，将复杂的缺陷人工检测转化成精准度高且规律的检测系统，以深度学习辨识异常并忽略可接受的微小缺陷，有效提升检测精准度及速率，兼顾产品严格的质量要求。

运用SolVision AI影像平台的Instance 实例切割技术，将X光影像中锡球重迭的假焊瑕疵予以标注并藉以执行AI模型的深度学习。经训练后的AI即可在具背景噪声、无明显影像边缘的条件下，将假焊瑕疵精准检出。

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。