所罗门自主研发之视觉系统具备绝佳优势，其中检测表面光滑对象的能力，备受市场青睐。 AccuPick 3D 智能取放系统为所罗门布署的解决方案之一，它运用多功能3D结构光扫描器SolScan生成高质量的 3D 点云数据，即使对象重叠，也能快速实现最佳拣选识别。

所罗门屡获殊荣的AccuPick 3D智能取放系统，融合了3D机器视觉和深度学习的创新取放技术，让机器人具有类似人的视觉与大脑一样的思考能力，显着提高机器人执行的精确力度。

自行车可作为休闲运动之用，亦具备中长距离的移动工具，是现代人不可或缺的出行工具。一部品质完美的自行车需要坚固的车架，而完整的车架则是由多个钢管组成，经过人工筛选出适当尺寸的车架后，进行管料裁切、焊接、打磨、烤漆等程序，方可制成坚实的自行车。

除了判断包装是否密封之外，须进一步确认密封不完全的型态与原因，但因为密封缺陷的型态差异小，且对象表面呈高反光，不论是人眼或AOI皆不易找出缺陷并将之分类。所罗门使用 SolVision工具，由影像定义出密封完好的状态，并与多种缺陷作比较，可实时检出没有密封完整的包装并将缺陷分类。

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。

国内外安规认证的标章众多，例如CE、EAC等，各有不同的标章图示。过多的版面信息在大量印刷过程中不易检出多印或漏印的情形，可能影响商品的贩卖及使用。应用SolVision AI影像工具，训练AI模型。训练完成的AI模型即会自动检出并标示所有差异地方，即为版面的印刷瑕疵。

金属加工冲压件上可能出现的瑕疵种类繁多且形态不一，油污及水渍更是不易观察。另一方面，金属加工件在取像时的亮度也各有差异，造成AOI瑕疵检测的执行相当不易。金属加工品的品管助手：AI瑕疵检测，经训练的AI模型可轻易检出各式冲压件上的瑕疵，大幅提升产品的表面质量。

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。