SolVision

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。

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。

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。

PCBA上面集成了不同功能的电子组件、插槽及各种芯片组，制造流程繁琐，如何提升PCBA插件及组装的正确率，是良率提升的关键。SolVision AI瑕疵检测系统，学习多张PCBA的影像做AI训练，可辨检测细微瑕疵，使PCBA制成优化，效率大幅提升。