借由Solvision AI视觉检测技术，快速检验产品瑕疵，确保药品品质，减少人力检测错误，提升产线生产力。

使用 META-aivi 优化手术器械准备，以增强病人安全。可节省 60% 的时间，实现 100% 物品识别准确率。

运用SolVision AI影像平台的Instance 实例切割技术，以包装良品及具各种瑕疵类型的影像样本训练AI模型。训练完成的模型可实时且迅速地辨识每一反光或透明泡壳的包装及填充情形，并将侦测到的瑕疵予以标注并分类。

渐层玻璃瓶皆经过喷砂制程雾面处理，制作过程常见的瑕疵类型为色泽不均或者瓶身出现黑点，而这些瑕疵因无法明确定义且样式不固定，难以采用AOI方法进行检测。训练完成的AI模型即可快速检出玻璃瓶身各角度之瑕疵分布，并标注出缺陷位置。

安全针头为透明或白色的塑料件，其材质与纹路使得辨识不易，以人眼或AOI方法皆容易造成误判，导致组装错误却无法有效检出。所罗门结合机器视觉与人工智能，使用SolVision工具，针对白色与透明塑料件的各种纹路与形状做AI训练，有效检出塑料件的组装错误，同时提高缺陷检测的效率。

各式输液皆以透明点滴袋包装，点滴袋上都会清楚注明种类、浓度及容量信息。由于各式点滴袋体上打印卷标位置不一，在产线尚无法以一般光学检测取代人工进行品项分类。所罗门运用SolVision技术，针对点滴袋体上的名称、浓度、容量等影像信息训练AI学习影像特征，可以快速辨识并分类各式输液品项。

液体生技药品常以透明瓶装保存，由于透明瓶装的反光特性、受测物沉淀情形不一因素，使瓶装药品的检测无法以一般光学检测取代人力执行。所罗门结合机器视觉与人工智能，运用SolVision AI从数据库中的影像特征判断沉淀情形。透过深度学习技术，可辨识7种不同的沉淀样态，进而判断内容物的质量。

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。