品質管理

國內外安規認證的標章眾多，例如CE、EAC等，各有不同的標章圖示。過多的版面資訊在大量印刷過程中不易檢出多印或漏印的情形，可能影響商品的販售及使用。應用SolVision AI影像工具，訓練AI模型。訓練完成的AI模型即會自動檢出並標示所有差異地方，即為版面的印刷瑕疵。

大型抽水站是供给工业与民生用水的基础设施，如何确保人员的操作步骤是否正确以及确保机台设备的状态、数值，是否在正常范围内并妥善整合可靠的安防警示系统，使厂区人员能即时得知厂内信息并且在第一时间了解机台异常状况以便进行抢修，是公共工程的首要之务。

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。

芯片于晶盘中跳料的情形系属随机，所致的瑕疵型态多样且难以预测瑕疵所产生的位置。运用SolVision AI影像平台技术，以具迭料、空料、歪斜错置、反转等瑕疵的影像样本训练AI模型，AI训练完成后即可轻易且迅速地辨识并标注晶盘上产生收纳异常的位置。

切片显微影像中细胞的外观不固定，细胞病变发生的位置、型态也十分随机，导致每位医师对于癌细胞的判断及圈选标准不尽一致，更无法透过传统光学检测以撰写逻辑方式判断癌细胞的型态。数据扩增结合AI深度学习技术可以更快速准确地判读细胞特征！

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。

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。

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。