金屬加工業

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。

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。

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。

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。