OCR 光學字元辨識
工業 OCR 讀取文件掃描器從未設計過的標記：蝕刻在金屬上的字元、在反光帽上彎曲的字元或因製程本身而模糊的字元。這些部署顯示了擷取到可追溯系統中的序號和批次程式碼，無需手動鍵入。
使用 AI 進行車牌辨識和海運貨櫃號碼識別
SolVision 的人工智慧 OCR 可實現精確的自動車牌識別 (ALPR) 和貨櫃號碼識別，從而增強貨運作業。
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META-aivi 智能廠務管理
導入META-aivi智能廠務巡檢系統，利用所羅門先進的機器視覺與人工智慧執行光學字元辨識(Optical Character Recognition, OCR)，以各式字樣的形狀、號碼等影像樣本訓練AI模型，訓練完成的AI模型即可透過鏡頭偵測機台上的數據，自動且即時地將AI判別的數值轉為數位化資訊，並傳送至雲端建立巡檢報表，讓管理者可以便捷的透過行動裝置，一手掌握工廠巡檢狀況。
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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。
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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。
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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。
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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。
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物料管理優化方案，提高產品標籤辨識度
電子產業中，如果料號標籤無法辨識會大幅降低作業效率。標籤字體印刷不良標籤上的字體在印刷過程容易產生不規則的細微瑕疵，使得AOI難以辨識。利用SolVision進行缺陷以及字元辨識之AI深度學習，即便標籤字體出現不規則的缺陷仍能正確辨識，大幅降低物料管理的成本支出，提高庫存管理正確性。
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