笔电组装零件缺漏与瑕疵检测

做为商品外包装材料，软质的铝箔袋常在印刷过程中产生印刷错误、歪斜、脱落及漏印等情形。统光学检测和人工的方式出错率高。运用SolVision的Anomaly Detection工具，训练完成的模型即可针对印刷文字、图案上的形状、颜色等特征差异执行比对，侦测并标注瑕疵所在位置。

橡胶射出成形采用AOI检测塑料缺陷时，由于瑕疵种类及位置多变，易遇橡胶射出瑕疵样品不足使得瑕疵定性定量困难，检测精准度不足。利用SolVision AI瑕疵检测，针对橡胶射出成品瑕疵形状与颜色建立数据库，AI学习可后辨识种类及位置多变的瑕疵。有效解决橡胶射出成品瑕疵不固定的检测问题。

通过AI视觉技术检测纺织品织带瑕疵，加速整体效率，提升产线生产力。

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。