运用SolVision AI影像平台技术，在影像样本中定位并标注铝基板上的刮痕、脏污等异常及瑕疵情形，透过AI深度学习，即可自动且实时地检出并定位铝基板上的各式瑕疵，大幅提升产线生产效率。

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。

口罩产品瑕疵种类繁多，包括掉线、皱褶、鼻垫片缺漏及穿透、破洞、角切、脏污、侧边凸出及过滤层破损等。难以透过AOI方式检出全部的瑕疵。运用SolVision AI影像技术，将影像样本中各类型瑕疵予以标注，AI经深度学习后即可于品管端精准辨识口罩上是否有瑕疵，进而将不良品汰除。

石膏板出厂前，瑕疵情形皆须确实检出。然而，由于压花石膏板的外观特性，瑕疵在复杂背景中模糊，无法以AOI及人眼确实辨识。使用所罗门 SolVision AI影像平台技术，撷取板材上的脏痕、过大压花图案以及压花不清等瑕疵，可确实检出并定位板材上的瑕疵，具体提升石膏板板材的质量与良率。

高尔夫球杆头是球具组合中最重要的部份，消费者十分重视杆头完成面的细致程度。运用SolVision AI影像技术，将影像样本中高尔夫球杆头上的细微瑕疵逐一标注，藉以训练AI模型，训练完成后的AI模型即能不受商标、纹路及金属光泽的影响，定位并标注所有细微的表面瑕疵。

常见的LED基板瑕疵包括边缘毛边、焊垫氧化杂质、刮痕等，在瑕疵特征与背景相近的情况下，AOI检测不易将瑕疵检出。运用SolVision AI影像技术，以各式LED基板上瑕疵影像样本训练，经深度学习的AI即可精准地将瑕疵检出并标注。此外亦可指认瑕疵生成的所属区域，达到分区检测的目的。

化学机械平坦化(CMP)是半导体制造中不可或缺的制程之一，然而，研磨液中过大颗粒及微粒凝聚体可能造成晶圆上的微划痕，是CMP制程中最主要的瑕疵类型。传统AOI检测即使耗费大量人力撰写算法，仍无法精准侦测整张晶圆影像瑕疵。运用所罗门SolVision解决方案来精准找到研磨瑕疵

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。