成功案例
機器視覺案例研究呈現 AI 視覺如何偵測瑕疵、判讀物件並引導機器人完成產線任務。內容涵蓋品質檢測、分類、OCR、AR 輔助作業、視覺導引機器人、組裝驗證與物流揀選，並呈現半導體、電子、汽車、製藥、醫療器材與物流生產中的實際應用、導入流程、現場條件及自動化成果，協助製造團隊評估不同場景的技術配置與整合需求。
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食品加工業異物檢測應用
在食品加工前，需進行食材異物檢測維護食安。然而即使導入金屬、X光等檢測器，仍無法避免異物的全面排除。透過AR+AI技術，即可快速進行魚肉、菇類、麵條等食品異物檢測，提高企業運營效率。
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小零件分揀
AccuPick 3D是 Solomon 的視覺智能取放系統解決方案，為客戶提供了全面的視覺系統，能夠識別工作站內的 50 多個不同零件。藉由 AccuPick 3D的強大視覺功能，成功識別 5 毫米墊圈，即便物體重疊，也可以成功識別。
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泡殼包裝品質管理解決方案
運用SolVision AI影像平台的Instance Segmentation技術，以包裝良品及具各種瑕疵類型的影像樣本訓練AI模型。訓練完成的模型可即時且迅速地辨識每一反光或透明泡殼的包裝及填充情形，並將偵測到的瑕疵予以標註並分類。
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雞蛋蛋殼品質檢測分級解決方案
運用所羅門SolVision AI影像平台的Instance Segmentation技術，定位、標註影像樣本中雞蛋蛋殼裂隙瑕疵位置並以訓練AI模型，訓練完成後即可透過AI檢測蛋殼表面的孔隙及裂痕情形再予以分級，提升雞蛋食用的安全性及商品價值。
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晶片收納(In-Tray)跳料檢測解決方案
晶片於晶盤中跳料的情形係屬隨機，所致的瑕疵型態多樣且難以預測瑕疵所產生的位置。運用SolVision AI影像平台技術，以具疊料、空料、歪斜錯置、反轉等瑕疵的影像樣本訓練AI模型，AI訓練完成後即可輕易且迅速地辨識並標註晶盤上產生收納異常的位置。
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包裝密封檢測解決方案
除了判斷包裝是否密封之外，須進一步確認密封不完全的型態與原因，但因為密封缺陷的型態差異小，且物件表面呈高反光，不論是人眼或AOI皆不易找出缺陷並將之分類。所羅門使用 SolVision工具，由影像定義出密封完好的狀態，並與多種缺陷作比較，可即時檢出沒有密封完整的包裝並將缺陷分類。
產品導入案例
成功案例
AccuPick
SolVision
META-aivi
SolMotion
使用 AR + AI 進行電氣配線檢查
META-aivi 透過 AR + AI 進行電氣配線檢查，可即時偵測錯誤、標準化作業流程並提升 SOP 遵循度。
使用 AI 進行 HVAC 焊接品質檢測
SolVision AI 可執行 HVAC 焊接檢測，即時偵測焊接缺陷，確保穩定一致的品質，並降低錯誤與重工風險。
使用AI進行BGA 焊接檢測
SolVision AI 可偵測 BGA 焊接缺陷，提升 PCB 與半導體生產中的檢測一致性、準確性與產線即時品質控管。
利用機器人實現自動化鐵軌接縫板去毛邊處理
使用了SOLMON公司的AI 3D機器視覺技術Solmotion來進行接縫板的位置識別。準確地識別接縫板端面進行毛邊修整的位置並進行了修正。在毛邊修整過程中，我們在接縫板流動到修整位置之前的一側安裝了Solmotion的攝像頭系統，用於解析接縫板的截面。
塑膠零件料箱取放
客戶需要一項自動化解決方案，目的是透過自動化流程，從箱中取出零件，並將其放置在旋轉輸送帶上，而另一台機器則在塑料零件上為螺栓製造螺紋，以利進行高效地拾取和零件運輸流程。
玻璃纖維線軸拆架
透過使用 SolScan 和 AccuPick 3D 實現基於人工智能的機器人 3D 視覺，成功解決了準確識別機架中線軸位置的挑戰。集成到機械臂末端軸上的工業 3D 相機在此解決方案中發揮了關鍵作用。
透過AI進行輸液袋異物檢測
如何透過搭載AI的SolVision視覺系統達到100%的輸液袋異物檢測率?馬上了解更多高效AI檢測在醫療生技產業的應用實例。
食品加工業異物檢測應用
在食品加工前，需進行食材異物檢測維護食安。然而即使導入金屬、X光等檢測器，仍無法避免異物的全面排除。透過AR+AI技術，即可快速進行魚肉、菇類、麵條等食品異物檢測，提高企業運營效率。
泡殼包裝品質管理解決方案
運用SolVision AI影像平台的Instance Segmentation技術，以包裝良品及具各種瑕疵類型的影像樣本訓練AI模型。訓練完成的模型可即時且迅速地辨識每一反光或透明泡殼的包裝及填充情形，並將偵測到的瑕疵予以標註並分類。
咖啡膠囊顏色辨識出貨檢驗解決方案
咖啡膠囊不同口味代表不同顏色，以一盤咖啡膠囊作為標準組，另一盤咖啡膠囊作為對照組。使用SolVision學習各種咖啡膠囊的影像，若有任意一個咖啡膠囊的位置擺放錯誤，軟體可立即將錯誤擺放之處以檢測框標示出來，可成功分辨各式高反光且顏色差異小的咖啡膠囊。
雞蛋蛋殼品質檢測分級解決方案
運用所羅門SolVision AI影像平台的Instance Segmentation技術，定位、標註影像樣本中雞蛋蛋殼裂隙瑕疵位置並以訓練AI模型，訓練完成後即可透過AI檢測蛋殼表面的孔隙及裂痕情形再予以分級，提升雞蛋食用的安全性及商品價值。
細胞病變辨識及分類解決方案
切片顯微影像中細胞的外觀不固定，細胞病變發生的位置、型態也十分隨機，導致每位醫師對於癌細胞的判斷及圈選標準不盡一致，更無法透過傳統光學檢測以撰寫邏輯方式判斷癌細胞的型態。資料擴增結合AI深度學習技術可以更快速準確地判讀細胞特徵！
使用 AI 進行 HVAC 焊接品質檢測
SolVision AI 可執行 HVAC 焊接檢測，即時偵測焊接缺陷，確保穩定一致的品質，並降低錯誤與重工風險。
使用AI進行BGA 焊接檢測
SolVision AI 可偵測 BGA 焊接缺陷，提升 PCB 與半導體生產中的檢測一致性、準確性與產線即時品質控管。
使用 AR + AI 進行空壓機檢測
META-aivi AR + AI 透過即時標準作業程序（SOP）驗證，強化空氣壓縮機的檢查與維護，確保合規並實現數位紀錄保存。
小零件分揀
AccuPick 3D是 Solomon 的視覺智能取放系統解決方案，為客戶提供了全面的視覺系統，能夠識別工作站內的 50 多個不同零件。藉由 AccuPick 3D的強大視覺功能，成功識別 5 毫米墊圈，即便物體重疊，也可以成功識別。
META-aivi 智能設備監控
大型抽水站是供給工業與民生用水的基礎設施，如何確保人員的操作步驟是否正確以及確保機台設備的狀態、數值，是否在正常範圍內並妥善整合可靠的安防警示系統，使廠區人員能即時得知廠內資訊並且在第一時間了解機台異常狀況以便進行搶修，是公共工程的首要之務。
使用 AR + AI 計算自行車車架管數
META-aivi 的 AR + AI 解決方案提高自行車車架生產的管材計數準確性和效率，減少錯誤並提升生產力。
咖啡膠囊顏色辨識出貨檢驗解決方案
咖啡膠囊不同口味代表不同顏色，以一盤咖啡膠囊作為標準組，另一盤咖啡膠囊作為對照組。使用SolVision學習各種咖啡膠囊的影像，若有任意一個咖啡膠囊的位置擺放錯誤，軟體可立即將錯誤擺放之處以檢測框標示出來，可成功分辨各式高反光且顏色差異小的咖啡膠囊。
各國硬幣面額智能化辨識及計算解決方案
許多製幣廠試圖以視覺技術進行錢幣的篩選，使用SolVision的Feature Detection工具，學習錢幣在各種亮度、髒汙與氧化程度的影像資料，不僅可分辨圖案相同但面額不同的錢幣，亦可正確辨識出各國錢幣，並即時計算出各國錢幣的總面額。
雞蛋蛋殼品質檢測分級解決方案
運用所羅門SolVision AI影像平台的Instance Segmentation技術，定位、標註影像樣本中雞蛋蛋殼裂隙瑕疵位置並以訓練AI模型，訓練完成後即可透過AI檢測蛋殼表面的孔隙及裂痕情形再予以分級，提升雞蛋食用的安全性及商品價值。
使用 AI 進行 HVAC 焊接品質檢測
SolVision AI 可執行 HVAC 焊接檢測，即時偵測焊接缺陷，確保穩定一致的品質，並降低錯誤與重工風險。
使用AI進行BGA 焊接檢測
SolVision AI 可偵測 BGA 焊接缺陷，提升 PCB 與半導體生產中的檢測一致性、準確性與產線即時品質控管。
使用 AI 進行培林螺紋瑕疵檢測
Solvision AI視覺檢測技術，清晰檢驗培林螺紋瑕疵，確保培林產品品質，解決人力肉眼無法目視瑕疵的問題，並提升產線生產力。
快速辨識多種IC Tray盤字元
所羅門利用 SolVision學習Tray盤所需辨識的定位點，執行光學字元辨識 (OCR)，能夠大幅優化傳統AOI的作業流程，不受識別畫面位移、歪斜及其字元缺陷等限制，精準識別個別料件來源，而隨著AI深度學習件數增加，亦能持續優化AI辨別字元的能力，使辨識字元不再困難。
傳統機台儀表數位化解決方案
傳統式的氣體監控機台或儀器設備具有儀表板顯示資訊，惟其缺乏數位化介面，SolVision結合機器視覺與人工智慧，運用AI影像平台技術執行光學字元辨識(OCR)，將機台儀表影像中的數值轉為數位化資訊，以利統計、監控數據的異常情形，亦可進 % 一步作為後續智能化相關應用的基礎。
精準辨識多種橡膠射出成型瑕疵
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。
塑膠扣具瑕疵檢測解決方案
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。
食品加工產線輸送帶瑕疵檢測解決方案
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。
商品外包裝印刷瑕疵檢測解決方案
做為商品外包裝材料，軟質的鋁箔袋常在印刷過程中產生印刷錯誤、歪斜、脫落及漏印等情形。統光學檢測和人工的方式出錯率高。運用SolVision的Anomaly Detection工具，訓練完成的模型即可針對印刷文字、圖案上的形狀、顏色等特徵差異執行比對，偵測並標註瑕疵所在位置。
電動車零配件組裝 SOP 驗證
汽車由成千上萬個零組件組成，是複雜度相當高的工業化產品。然而，由於製作程序複雜，要如何確保安裝流程合乎安全規範，便成為業者必須控管的關鍵。只要透過AI+AR擴增技術，人員就能透過AI提示進行準確組裝SOP驗證，從而 提高產量，降低人為錯誤的風險。
金屬加工沖壓件表面瑕疵檢測解決方案
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。
汽車車頂銲道氣孔瑕疵檢測解決方案
銲接過程中，氣體飽和所形成的氣泡無法在銲接過程中及時排出而殘留在銲道中，形成銲道氣孔瑕疵，可能影響美觀及結構品質。運用SolVision AI技術，將各種亮度的銲道氣孔瑕疵影像進行標註，藉以訓練AI模型，即能不受影像亮度影響檢測出銲道上各處的氣孔瑕疵。
快速辨識輪胎內胎印刷編碼
輪胎在製程的環節經歷許多高壓、高負荷與高溫差的工序，使內胎表面字跡模糊且刷色深淺不齊，影響內胎編碼的辨識度，不利於人工辨識與傳統AOI檢測。利用SolVision工具，針對輪胎內胎編碼的數字與形狀進行拍攝，進行AI模型訓練，能成功辨識，有效改善編碼辨識的正確率。
使用 AR + AI 計算自行車車架管數
META-aivi 的 AR + AI 解決方案提高自行車車架生產的管材計數準確性和效率，減少錯誤並提升生產力。
使用 AI 進行培林螺紋瑕疵檢測
Solvision AI視覺檢測技術，清晰檢驗培林螺紋瑕疵，確保培林產品品質，解決人力肉眼無法目視瑕疵的問題，並提升產線生產力。
AI 視覺辨識雷射打標機器人
SolMotion是一款可為無數獨特物件提供精確、連續雷射打標的視覺引導機器人解決方案。其基於AI的3D掃描技術能夠即時進行零件定位，幫助機器人根據局部特徵的識別，準確辨識需要標記的物件和區域。
META-aivi 智能焊道檢測
使用META-aivi的瑕疵檢測功能，針對合格的焊接點進行AI訓練並上傳模型至系統中，便能透過行動裝置上的鏡頭對欲檢測的車架進行AI檢測，META-aivi即可快速辨識出瑕疵焊點，並搭配擴增實境功能即時反饋異常結果，人員即可透過螢幕上指示進行錯誤修正，確保焊接品質。
金屬螺栓 AI 視覺瑕疵檢測
SolVision 瑕疵檢測確保每個螺栓僅需 49 毫秒即可實現 100% 的完美缺陷檢測率，解決反射表面難題並消除漏檢。
高爾夫球桿頭品質檢測解決方案
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。
金屬加工沖壓件表面瑕疵檢測解決方案
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。
金屬外殼瑕疵檢測與分類解決方案
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。
自動化雷射銲接分類暨檢測解決方案
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。
使用 AR + AI 計算自行車車架管數
META-aivi 的 AR + AI 解決方案提高自行車車架生產的管材計數準確性和效率，減少錯誤並提升生產力。
使用 AI 進行培林螺紋瑕疵檢測
Solvision AI視覺檢測技術，清晰檢驗培林螺紋瑕疵，確保培林產品品質，解決人力肉眼無法目視瑕疵的問題，並提升產線生產力。
AI 視覺辨識雷射打標機器人
SolMotion是一款可為無數獨特物件提供精確、連續雷射打標的視覺引導機器人解決方案。其基於AI的3D掃描技術能夠即時進行零件定位，幫助機器人根據局部特徵的識別，準確辨識需要標記的物件和區域。
META-aivi 智能焊道檢測
使用META-aivi的瑕疵檢測功能，針對合格的焊接點進行AI訓練並上傳模型至系統中，便能透過行動裝置上的鏡頭對欲檢測的車架進行AI檢測，META-aivi即可快速辨識出瑕疵焊點，並搭配擴增實境功能即時反饋異常結果，人員即可透過螢幕上指示進行錯誤修正，確保焊接品質。
金屬螺栓 AI 視覺瑕疵檢測
SolVision 瑕疵檢測確保每個螺栓僅需 49 毫秒即可實現 100% 的完美缺陷檢測率，解決反射表面難題並消除漏檢。
AI 視覺辨識雷射打標機器人
SolMotion是一款可為無數獨特物件提供精確、連續雷射打標的視覺引導機器人解決方案。其基於AI的3D掃描技術能夠即時進行零件定位，幫助機器人根據局部特徵的識別，準確辨識需要標記的物件和區域。
LED PCBA瑕疵檢測解決方案
運用SolVision AI影像平台技術，在影像樣本中定位並標註鋁基板上的刮痕、髒污等異常及瑕疵情形，透過AI深度學習，即可自動且即時地檢出並定位鋁基板上的各式瑕疵，大幅提升產線生產效率。
LED基板分區外觀品質控管解決方案
常見的LED基板瑕疵包括邊緣毛邊、銲墊氧化雜質、刮痕等，在瑕疵特徵與背景相近的情況下，AOI檢測不易將瑕疵檢出。運用SolVision AI影像技術，以各式LED基板上瑕疵影像樣本訓練，經深度學習的AI即可精準地將瑕疵檢出並標註。此外亦可指認瑕疵生成的所屬區域，達到分區檢測的目的。
安規認證標章印刷瑕疵檢測
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。
金屬加工沖壓件表面瑕疵檢測解決方案
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。
電源供應器內部線材組接解決方案
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。
電腦零組件瑕疵檢測解決方案
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。
半導體晶片封裝製程接著劑瑕疵檢測解決方案
固晶接著劑透明，易造成光源折射影響特徵判斷，且爬膠、溢膠不具固定位置及型態，無法創建規則執行傳統光學檢測AOI。運用Solomon SolVision AI影像平台技術建立AI學習模組，自動學習並偵測爬膠、溢膠的特徵及位置。增加多項正確類別提升辨識強度，有效降低環境因素的干擾。
自動化導線架品質檢測
導線架表面的各類瑕疵，包含邊緣毛邊、黑點雜質、刮痕等。若使用傳統的AOI檢測，當檢測背景與瑕疵較為相近時，容易發生漏檢的情形。使用SolVision AI瑕疵檢測工具進行學習，以擴增功能增加AI學習範圍，能有效檢測出各類導線架瑕疵，在雜亂或複雜背景中，也能精確辨識有很好的辨識效果。
AI影像辨識 – OCR電子元件字元
電子元件製造過程追蹤為半導體之產出基石，辨識元件編號被視為生產重要環節之一。但較差環境下讓AOI辨識更加困難，對於提升產線效率以及降低字元的誤判度有很大改善空間。利用SolVision技術執行光學字元辨識，有別於傳統AOI，不受底色、環境光線及字元種類多等限制，可精準識別個別編碼。
晶片承載盤檢測解決方案
晶片承載盤是半導體加工製程的關鍵要素，晶片承載盤的輪廓與定位孔點常因作業造成瑕疵，過去多透過AOI光學檢測方式予以檢查。然而承載盤不易透過AOI檢出並定位瑕疵，嚴重影響良率及生產效率。運用SolVision AI影像技術執行缺陷檢測，以利使用者即時監測並排除承載盤異常。
快速辨識多種IC Tray盤字元
所羅門利用 SolVision學習Tray盤所需辨識的定位點，執行光學字元辨識 (OCR)，能夠大幅優化傳統AOI的作業流程，不受識別畫面位移、歪斜及其字元缺陷等限制，精準識別個別料件來源，而隨著AI深度學習件數增加，亦能持續優化AI辨別字元的能力，使辨識字元不再困難。