瑕疵檢測
人工智慧缺陷偵測解決了規則無法解決的問題：兩次看起來都不一樣的缺陷、移動位置以及隱藏在背景紋理中。這些部署表明製造商從少量標記影像中訓練檢測，然後在新缺陷類型出現時保持準確性。
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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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半導體晶片封裝製程，高精度固晶檢測解決方案
固晶是晶片封裝製程中的重要技術，固晶的精準與否，是半導體封裝產線中產品良率的成敗關鍵。但是傳統光學檢測無法利用撰寫邏輯的方式偵測角度、位移偏差及缺漏等瑕疵，時常造成漏檢、誤判、錯誤定位等缺失，大大影響封裝產線的生產效率。
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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。
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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。
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晶圓不良品分類及瑕疵定位自動化解決方案
傳統光學檢測無法針對全幅影像進行分類，故無法於第一階段汰除瑕疵過多的晶圓。應用SolVision AI影像平台技術辨識瑕疵特徵。首先判斷晶圓是否具有過多瑕疵，汰除無法修復的不良品。其次運用影像處理技術分割晶圓影像，並以工具偵測瑕疵，記錄其特徵、坐標、面積等資訊，大幅提升後續修補的效率。
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