成功案例

引擎号码系以烙印方式印刷在引擎上，容易受到干扰，字体、背景明暗不均的情形，不易在产在线快速识别引擎上的编码。运用SolVision AI技术，以不同亮度的影像样本训练执行光学字符识别(OCR)，将影像中引擎号码转为数值，实时登录至原厂数据库系统中与车身号码链接。

焊接过程中，气体饱和所形成的气泡无法在焊接过程中及时排出而残留在焊道中，形成焊道气孔瑕疵，可能影响美观及结构质量。运用SolVision AI技术，将各种亮度的焊道气孔瑕疵影像进行标注，藉以训练AI模型，即能不受影像亮度影响检测出焊道上各处的气孔瑕疵。

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。

硬盘支架制造过程出现的瑕疵种类繁多，包括金属的压伤、表面白雾、孔批麟、孔黑等等，透过人工检测不容易逐一检出，然而微小的缺陷在组装过程可能造成孔隙无法对齐等问题发生。使用SolVision工具AI学习瑕疵特征后，能够快速检测出硬盘金属支架上的各类微小瑕疵。

传统光学检测无法针对全幅影像进行分类，故无法于第一阶段汰除瑕疵过多的晶圆。应用SolVision AI影像平台技术辨识瑕疵特征。首先判断晶圆是否具有过多瑕疵，汰除无法修复的不良品。其次运用图像处理技术分割晶圆影像，并以工具侦测瑕疵，记录其特征、坐标、面积等信息，大幅提升后续修补的效率。

固晶接着剂透明，易造成光源折射影响特征判断，且爬胶、溢胶不具固定位置及型态，无法创建规则执行传统光学检测AOI。运用Solomon SolVision AI影像平台技术建立AI学习模块，自动学习并侦测爬胶、溢胶的特征及位置。增加多项正确类别提升辨识强度，有效降低环境因素的干扰。

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。

轮胎在制程的环节经历许多高压、高负荷与高温差的工序，使内胎表面字迹模糊且刷色深浅不齐，影响内胎编码的辨识度，不利于人工辨识与传统AOI检测。利用SolVision工具，针对轮胎内胎编码的数字与形状进行拍摄，进行AI模型训练，能成功辨识，有效改善编码辨识的正确率。

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。