为落实环保，酒商皆启动玻璃瓶容器回收再利用的机制。但玻璃酒瓶内缘之霉斑脏污，即使经过清洗消毒仍然容易残留，人眼不易看出霉斑。SolVision以酒瓶影像训练AI，学习霉斑脏污的位置与颜色，自动辨识霉斑脏污特征，在清洗产在线快速找出有霉斑、脏污的酒瓶汰除，让回收再利用酒瓶维持质量。

空调及冷冻设备的制造过程中，热交换器的密闭容器所含的铁管、镜板、管帽、端板等部件皆需经过焊接工序，但由于焊接工厂属高温高热的场域，入内需穿着基本防护，且焊道的瑕疵缺陷复杂且不规则，凭借人工经验检测焊道，不容易维持质量一致，导入ＡＩ自动化检测势在必行。

SMD电容体积较小，观察缺陷需在显微镜等级的微观工具下观察，且因MLCC非常脆弱，检测过程也须非常小心，困难度极高。使用SolVision工具，学习电极上凸出部分的瑕疵形状及位置，建立AI模型，在AI学习瑕疵特征之后，即可快速检测电容凸出部分的缺陷，大幅提升整体制程的良率。

芯片承载盘是半导体加工制程的关键要素，芯片承载盘的轮廓与定位孔点常因作业造成瑕疵，过去多透过AOI光学检测方式予以检查。然而承载盘不易透过AOI检出并定位瑕疵，严重影响良率及生产效率。运用SolVision AI影像技术执行缺陷检测，以利使用者实时监测并排除承载盘异常。

缎带色彩缤纷的特性使得AOI检测容易因为花纹和颜色变化而发生瑕疵漏检或误判。使用SolVision检测各种颜色、花纹的缎带，能够精确找出裂孔、脱丝等瑕疵的位置、大小及形状，不论是检测速度或是精准度都能达到标准。而透过记录与分析瑕疵的样态，可回溯找出制作过程中的问题所在，改善产品制程。

袜品瑕疵形态多样，传统AOI适合用于整块布疋的检测，对于不固定的瑕疵检测有困难，且容易发生错杀，仍需人工进行复检。以SolVision工具完成AI模型的训练。可快速且精确地找出瑕疵、分类不同瑕疵并剔除不良品，把关产品质量、提升生产效率，透过对瑕疵进行分类与分析，更能够优化整体制程。

橡胶射出成形采用AOI检测塑料缺陷时，由于瑕疵种类及位置多变，易遇橡胶射出瑕疵样品不足使得瑕疵定性定量困难，检测精准度不足。利用SolVision AI瑕疵检测，针对橡胶射出成品瑕疵形状与颜色建立数据库，AI学习可后辨识种类及位置多变的瑕疵。有效解决橡胶射出成品瑕疵不固定的检测问题。

食品加工业首重食品卫生及食用安全，油炸食品的外观不一。传统的食品外观检测透过大量人力执行，效率不彰。所罗门结合机器视觉与人工智能，运用Solomon SolVision AI影像平台技术执行缺陷检测。在快速且大量生产的油炸食品加工产线中，辨识多种不同的瑕疵样态，进而将不良品实时检出。