半導體業
半導體人工智慧偵測位於可見度邊緣、對比度低且容易被誤認為拋光痕跡或正常表面紋理的缺陷。這些部署表明，晶圓廠和封裝線能夠捕捉到 AOI 過度殺傷或遺漏的內容，從 CMP 刮痕到切割晶片。
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。
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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。
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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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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。
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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。
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