SolVision
SolVision 的實際部署案例，展示製造商如何在 PCB、晶圓、沖壓金屬、包裝、製藥與紡織產線上，找出表面瑕疵、零組件缺漏、字元誤讀與封口失效。當缺陷形狀與光線條件不斷變化，規則式 AOI 往往難以有效判定；每則案例均完整說明所使用的樣本、AI 工具與實際檢出率，讓製造與品質團隊掌握各項檢測情境、判定難點及案例結果。
產品導入案例
成功案例
AccuPick
SolVision
META-aivi
SolMotion
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。
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。
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。
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。
封裝晶片邊緣微裂瑕疵檢測解決方案
由於晶粒邊緣崩裂瑕疵出現的位置及型態不固定，以致傳統光學檢測無法精準地將瑕疵檢出，影響整體產品良率。運用SolVision AI影像技術，將影像樣本中的瑕疵特徵予以標註，完成訓練的AI模型即可自動檢出並標註晶粒邊緣崩裂瑕疵的位置，大幅降低晶片在後續封裝製程中斷裂的風險。
晶粒邊緣崩裂檢測解決方案
由於晶粒邊緣崩裂瑕疵出現的位置及型態不固定，以致傳統光學檢測無法精準地將瑕疵檢出，影響整體產品良率。運用SolVision AI影像技術，將影像樣本中的瑕疵特徵予以標註，完成訓練的AI模型即可自動檢出並標註晶粒邊緣崩裂瑕疵的位置，大幅降低晶片在後續封裝製程中斷裂的風險。
晶圓切割刀體外觀品質控管解決方案
晶圓切割係半導體及光電業界非常重要的製程，若無法在切割製程中維持高良率、高效率並保有晶片特性，將大幅影響整體產能。晶圓切割刀的品質控管主要透過外觀瑕疵的檢測，常見的外觀瑕疵包括刀體上的不規則紋路、多鑽等情形。由於有環狀條紋，形成複雜影像背景，嚴重影響機器視覺對於瑕疵的偵測。
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。
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。
不鏽鋼管字元辨識解決方案
目前仍採用人力進行自行車車身號碼的辨識與登錄，耗費人工且效率低，若使用AOI進行字元辨識，因不鏽鋼管表面為圓弧曲面，打光容易造成反射，不論以人工或者AOI檢測，針對曲面、反光不鏽鋼管上字樣的辨識皆較為困難。所羅門結合機器視覺與人工智慧，對於光學字元辨識可以得到極佳的辨識效果。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
封裝晶片邊緣微裂瑕疵檢測解決方案
由於晶粒邊緣崩裂瑕疵出現的位置及型態不固定，以致傳統光學檢測無法精準地將瑕疵檢出，影響整體產品良率。運用SolVision AI影像技術，將影像樣本中的瑕疵特徵予以標註，完成訓練的AI模型即可自動檢出並標註晶粒邊緣崩裂瑕疵的位置，大幅降低晶片在後續封裝製程中斷裂的風險。
晶粒邊緣崩裂檢測解決方案
由於晶粒邊緣崩裂瑕疵出現的位置及型態不固定，以致傳統光學檢測無法精準地將瑕疵檢出，影響整體產品良率。運用SolVision AI影像技術，將影像樣本中的瑕疵特徵予以標註，完成訓練的AI模型即可自動檢出並標註晶粒邊緣崩裂瑕疵的位置，大幅降低晶片在後續封裝製程中斷裂的風險。
晶圓切割刀體外觀品質控管解決方案
晶圓切割係半導體及光電業界非常重要的製程，若無法在切割製程中維持高良率、高效率並保有晶片特性，將大幅影響整體產能。晶圓切割刀的品質控管主要透過外觀瑕疵的檢測，常見的外觀瑕疵包括刀體上的不規則紋路、多鑽等情形。由於有環狀條紋，形成複雜影像背景，嚴重影響機器視覺對於瑕疵的偵測。
漸層玻璃瓶瑕疵檢測
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。
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。
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。
醫療口罩製造品質管控解決方案
口罩產品瑕疵種類繁多，包括掉線、皺褶、鼻墊片缺漏及穿透、破洞、角切、髒污、側邊凸出及過濾層破損等。難以透過AOI方式檢出全部的瑕疵。運用SolVision AI影像技術，將影像樣本中各類型瑕疵予以標註，AI經深度學習後即可於品管端精準辨識口罩上是否有瑕疵，進而將不良品汰除。