在石化工厂的环境中，充满许多大型化学槽车，其专门承载危险性较高的化学液体及气体，以提供大型工厂使用。然而，由于化学品危险性高，装卸过程中如有任何一个环节出错，恐导致大量化学品泄漏，造成可能的财物损失、人员安全问题以及环境污染等严重工业灾害。故如何落实人员正确的操作流程与减少人为错误，是工厂安全的关键之一。

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。

石膏板出厂前，瑕疵情形皆须确实检出。然而，由于压花石膏板的外观特性，瑕疵在复杂背景中模糊，无法以AOI及人眼确实辨识。使用所罗门 SolVision AI影像平台技术，撷取板材上的脏痕、过大压花图案以及压花不清等瑕疵，可确实检出并定位板材上的瑕疵，具体提升石膏板板材的质量与良率。