判别有无

通过搭载META-aivi的无人机，能最大化风力发电机检查效率，减少陆上和海上风电场维护时可能的人为错误。

汽车由成千上万个零件组成，是复杂度相当高的工业化产品。然而，由于制作程序复杂，要如何确保安装流程符合安全规范，便成为业者必须控管的关键。只要通过AI+AR扩增技术，人员就能通过AI提示进行准确组装SOP验证，从而提高产量，降低人为错误的风险。

META-aivi 通过人工智慧优化汽车零件质量控制，减少错误并将流程数字化，从而实现无与伦比的产品检测效率。

META-aivi 透過人工智慧優化汽車零件品質控制，減少錯誤並將流程數位化，從而實現無與倫比的產品檢測效率。

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。

晶圆切割系半导体及光电业界非常重要的制程，若无法在切割制程中维持高良率、高效率并保有芯片特性，将大幅影响整体产能。晶圆切割刀的质量控管主要透过外观瑕疵的检测，常见的外观瑕疵包括刀体上的不规则纹路、多钻等情形。由于有环状条纹，形成复杂影像背景，严重影响机器视觉对于瑕疵的侦测。