製造業

漸層玻璃瓶皆經過噴砂製程霧面處理，製作過程常見的瑕疵類型為色澤不均或者瓶身出現黑點，而這些瑕疵因無法明確定義且樣式不固定，難以採用AOI方法進行檢測。訓練完成的AI模型即可快速檢出玻璃瓶身各角度之瑕疵分布，並標註出缺陷位置。

高爾夫球桿頭是球具組合中最重要的部份，消費者十分重視桿頭完成面的細緻程度。運用SolVision AI影像技術，將影像樣本中高爾夫球桿頭上的細微瑕疵逐一標註，藉以訓練AI模型，訓練完成後的AI模型即能不受商標、紋路及金屬光澤的影響，定位並標註所有細微的表面瑕疵。

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。

金屬加工沖壓件上可能出現的瑕疵種類繁多且形態不一，油汙及水漬更是不易觀察。另一方面，金屬加工件在取像時的亮度也各有差異，造成AOI瑕疵檢測的執行相當不易。金屬加工品的品管助手：AI瑕疵檢測，經訓練的AI模型可輕易檢出各式沖壓件上的瑕疵，大幅提升產品的表面品質。

電源供應器內部元件及線路多元且複雜，檢測接點時容易受到背景干擾而影響視覺判斷。額外使用人工及AOI傳統光學檢測皆不易執行，難以於產線端有效管控產品品質。經訓練的AI模型可以精準地偵測並定位線材錯接的電源供應器接線瑕疵，即時將不良品檢出。

硬碟支架製造過程出現的瑕疵種類繁多，包括金屬的壓傷、表面白霧、孔批麟、孔黑等等，透過人工檢測不容易逐一檢出，然而微小的缺陷在組裝過程可能造成孔隙無法對齊等問題發生。使用SolVision工具AI學習瑕疵特徵後，能夠快速檢測出硬碟金屬支架上的各類微小瑕疵。

筆電產品零件進入組合與包裝程序後，利用人工方式進行配套零件的裝配，在執行上下裝殼與垂直螺絲組裝等工序時，若有零件缺漏將直接影響最終產品品質，進入各通路販售後有損公司名譽。導入所羅門SolVision檢測提高產品良率及穩定性，能持續優化其檢測效力，有效提高產品的品質良率。

有螺紋的金屬套件，容易因搬運造成工件碰撞受傷，或在加工過程中留下刀痕，即使搭配強光與顯微設備，以人眼檢測不易，容易發生誤檢與漏檢。使用SolVisionl非監督式檢測工具，可學習刀痕與碰撞瑕疵的特徵，在AI訓練完成後便可輕易檢測出人眼不易辨識的瑕疵，挑出瑕疵物件，讓出貨品質更好。

空調及冷凍設備的製造過程中，熱交換器的密閉容器所含的鐵管、鏡板、管帽、端板等部件皆需經過銲接工序，但由於銲接工廠屬高溫高熱的場域，入內需穿著基本防護，且銲道的瑕疵缺陷複雜且不規則，憑藉人工經驗檢測銲道，不容易維持品質一致，導入ＡＩ自動化檢測勢在必行。