瑕疵檢測

襪品瑕疵形態多樣，傳統AOI適合用於整塊布疋的檢測，對於不固定的瑕疵檢測有困難，且容易發生錯殺，仍需人工進行複檢。以SolVision工具完成AI模型的訓練。可快速且精確地找出瑕疵、分類不同瑕疵並剔除不良品，把關產品品質、提升生產效率，透過對瑕疵進行分類與分析，更能夠優化整體製程。

橡膠射出成形採用AOI檢測塑料缺陷時，由於瑕疵種類及位置多變，易遇橡膠射出瑕疵樣品不足使得瑕疵定性定量困難，檢測精準度不足。利用SolVision AI瑕疵檢測，針對橡膠射出成品瑕疵形狀與顏色建立資料庫，AI學習可後辨識種類及位置多變的瑕疵。有效解決橡膠射出成品瑕疵不固定的檢測問題。

食品加工業首重食品衛生及食用安全，油炸食品的外觀不一。傳統的食品外觀檢測透過大量人力執行，效率不彰。所羅門結合機器視覺與人工智慧，運用Solomon SolVision AI影像平台技術執行缺陷檢測。在快速且大量生產的油炸食品加工產線中，辨識多種不同的瑕疵樣態，進而將不良品即時檢出。

利用SolVision的瑕疵檢測工具，做出AI模型Training，針對瑕疵的形狀長相建立瑕疵缺陷資料庫，將複雜的缺陷人工檢測轉化成精準度高且規律的檢測系統，以深度學習辨識異常並忽略可接受的微小缺陷，有效提升檢測精準度及速率，兼顧產品嚴格的品質要求。

雷射焊接具有不同的焊縫特徵。由於產品的焊接位置、樣式不盡相同，無法透過傳統光學檢測辨別焊縫樣態，常造成焊接品質不一的情形。應用Solomon SolVision能夠以焊縫特徵影像訓練AI模型，辨識焊接功率及漏焊瑕疵，並可透過深度學習，精準偵測焊縫的魚鱗紋數量及分布。

SMT製程回焊過程中，過多錫膏量或是印刷偏移可能導致錫球間短路，過去以人工方式檢測，效率不彰。SMT多餘錫膏在高溫下的流動型態無法預測，難以傳統AOI檢出。運用SolVision AI技術，將SMT製程影像樣本中的回焊短路瑕疵定位並標註，訓練AI模型。可輕易檢出錫球間短路情形。

射出成型的扣具生產上最為常見的瑕疵為脫模劑油汙、白點、毛邊及殘屑，其中屬油汙瑕疵最難檢出。結合SolVision AI影像平台工具，分別針對各類表面瑕疵型態執行深度學習，訓練完成的AI模型即可即時檢出射出成型時產生油汙與在內的各類瑕疵。

運用SolVision AI影像平台的Instance Segmentation技術，將X光影像中錫球重疊的假銲瑕疵予以標註並藉以執行AI模型的深度學習。經訓練後的AI即可在具背景雜訊、無明顯影像邊緣的條件下，將假銲瑕疵精準檢出。

運用SolVision AI影像平台的Instance Segmentation技術，以瓶蓋側文字及條碼影像樣本訓練AI模型並執行光學字元辨識(OCR)，即可於高速生產的飲品產線中精準辨識外包裝上的產品資訊，除檢出印刷不良的產品外，亦大幅強化產線溯源管理及紀錄存留的效率。