品質檢測
人工智慧品質檢驗接管了生產線末端的判斷，產品必須整體通過，可接受的變化看起來很像缺陷。這裡的部署顯示最終檢查以線速度運行，沒有疲勞給人類分級人員帶來的漂移。
使用搭載AI的無人機進行風力發電機檢測
透過搭載META-aivi的無人機，能最大化風力發電機檢查效率，減少陸上和海上風電場維護時可能的人為錯誤。
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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。
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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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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。
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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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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。
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