金属加工业

由于青铜零件小而重，再加上随机摆放于料箱中，视觉系统难以精准辨识对象，导致机械手臂夹取出现异常。搭配AI、3D技术，能定位和生成3D拾取点，实现精准取放效果。

借由Solvision AI视觉检测技术，快速、准确识别汽车引擎上的字符，减少人工目视识别错误，提升效率。

使用了SOLMON公司的AI 3D機器視覺技術Solmotion來進行接縫板的位置識別。準確地識別接縫板端面進行毛邊修整的位置並進行了修正。在毛邊修整過程中，我們在接縫板流動到修整位置之前的一側安裝了Solmotion的攝像頭系統，用於解析接縫板的截面。

自行车可作为休闲运动之用，亦具备中长距离的移动工具，是现代人不可或缺的出行工具。一部品质完美的自行车需要坚固的车架，而完整的车架则是由多个钢管组成，经过人工筛选出适当尺寸的车架后，进行管料裁切、焊接、打磨、烤漆等程序，方可制成坚实的自行车。

目前仍采用人力进行自行车车身号码的辨识与登录，耗费人工且效率低，若使用AOI进行字符辨识，因不锈钢管表面为圆弧曲面，打光容易造成反射，不论以人工或者AOI检测，针对曲面、反光不锈钢管上字样的辨识皆较为困难。所罗门结合机器视觉与人工智能，对于光学字符识别可以得到极佳的辨识效果。

高尔夫球杆头是球具组合中最重要的部份，消费者十分重视杆头完成面的细致程度。运用SolVision AI影像技术，将影像样本中高尔夫球杆头上的细微瑕疵逐一标注，藉以训练AI模型，训练完成后的AI模型即能不受商标、纹路及金属光泽的影响，定位并标注所有细微的表面瑕疵。

金属加工冲压件上可能出现的瑕疵种类繁多且形态不一，油污及水渍更是不易观察。另一方面，金属加工件在取像时的亮度也各有差异，造成AOI瑕疵检测的执行相当不易。金属加工品的品管助手：AI瑕疵检测，经训练的AI模型可轻易检出各式冲压件上的瑕疵，大幅提升产品的表面质量。

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。

有螺纹的金属套件，容易因搬运造成工件碰撞受伤，或在加工过程中留下刀痕，即使搭配强光与显微设备，以人眼检测不易，容易发生误检与漏检。使用SolVisionl非监督式检测工具，可学习刀痕与碰撞瑕疵的特征，在AI训练完成后便可轻易检测出人眼不易辨识的瑕疵，挑出瑕疵对象，让出货质量更好。