成功案例

Solomon基于AccuPick 3D AI的定位技术和SolScan 2.3 MP扫描仪，使Motion Technique能够准确识别每个组件的潜在方向。AccuPick ROS的动线规划确保机器人在执行拣选任务时不会与垃圾箱发生任何碰撞。

大型抽水站是供给工业与民生用水的基础设施，如何确保人员的操作步骤是否正确以及确保机台设备的状态、数值，是否在正常范围内并妥善整合可靠的安防警示系统，使厂区人员能即时得知厂内信息并且在第一时间了解机台异常状况以便进行抢修，是公共工程的首要之务。

主机板是电脑的核心零件，它设有晶元组，同时更提供显卡、CPU、内存、硬盘及外接装置等应用接合，以利电脑中各软硬件组件能整合运作。然而主机板上充满许多不同的零部件，制造、组装步骤繁多，稍有疏忽遗漏电脑将无法顺利运作，因此如何确保整体生产的良率与品质，是电子制造的首要任务。

越来越多任务厂内布建自动装置系统及机械设备，透过连线整合，达到部分自动加工甚至全自动制造，以此有效提高作业效益、节省人力成本。而每种机台的配线方式不尽相同，如何确保人员线路配置的正确性以及建立可控管的系统，即是公共安全的重要环节之一。

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。

咖啡胶囊不同口味代表不同颜色，以一盘咖啡胶囊作为标准组，另一盘咖啡胶囊作为对照组。使用SolVision学习各种咖啡胶囊的影像，若有任意一个咖啡胶囊的位置摆放错误，软件可立即将错误摆放之处以检测框标示出来，可成功分辨各式高反光且颜色差异小的咖啡胶囊。

许多制币厂试图以视觉技术进行钱币的筛选，使用SolVision的Feature Detection工具，学习钱币在各种亮度、脏污与氧化程度的影像数据，不仅可分辨图案相同但面额不同的钱币，亦可正确辨识出各国钱币，并实时计算出各国钱币的总面额。

运用所罗门SolVision AI影像平台的Instance Segmentation技术，定位、标注影像样本中鸡蛋蛋壳裂隙瑕疵位置并以训练AI模型，训练完成后即可透过AI检测蛋壳表面的孔隙及裂痕情形再予以分级，提升鸡蛋食用的安全性及商品价值。

芯片于晶盘中跳料的情形系属随机，所致的瑕疵型态多样且难以预测瑕疵所产生的位置。运用SolVision AI影像平台技术，以具迭料、空料、歪斜错置、反转等瑕疵的影像样本训练AI模型，AI训练完成后即可轻易且迅速地辨识并标注晶盘上产生收纳异常的位置。