利用SolVision的瑕疵检测工具，做出AI模型Training，针对瑕疵的形状长相建立瑕疵缺陷数据库，将复杂的缺陷人工检测转化成精准度高且规律的检测系统，以深度学习辨识异常并忽略可接受的微小缺陷，有效提升检测精准度及速率，兼顾产品严格的质量要求。

SMT制程回焊过程中，过多锡膏量或是印刷偏移可能导致锡球间短路，过去以人工方式检测，效率不彰。SMT多余锡膏在高温下的流动型态无法预测，难以传统AOI检出。运用SolVision AI技术，将SMT制程影像样本中的回焊短路瑕疵定位并标注，训练AI模型。可轻易检出锡球间短路情形。

运用SolVision AI影像平台的Instance 实例切割技术，将X光影像中锡球重迭的假焊瑕疵予以标注并藉以执行AI模型的深度学习。经训练后的AI即可在具背景噪声、无明显影像边缘的条件下，将假焊瑕疵精准检出。