Vision with Intelligence
SOLOMON
產品資訊
以AI視覺為核心,涵蓋視覺檢測、3D感測與機器人、AR作業指引,以及AMR模擬與調度,支援快速部署與彈性擴充。
Robotic Industrial Automation
AccuPick 3D 料箱揀選
SolMotion
Robotics Suite
AI Vision Inspection
META-aivi
SolScan
SolVision
SOLUTIONS
成功案例
真實部署,真實成果。看看全球製造商如何運用 Solomon 的 AI 視覺與機器人技術,解決最棘手的自動化難題。
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AccuPick
3D 相機與機器人技術
META-aivi
AR + AI 視覺
SolMotion
視覺與機器人技術
SolVision
視覺檢測
運用 3D 機器人料箱取料實現 CNC 機台自動上下料
SOLUTIONS
依應用場景
從應用出發,找到對應的技術。這裡的每一項應用,都對應一個真實的產線問題,以及一套經過驗證的 AI 視覺與機器人解決方案。
AUTOMATE WITH AI
— 從需要解決的任務出發
AI 視覺檢測
OCR 光學字元辨識
SOP 遵循
儀表讀取
分類辨識
品質檢測
工安監測
有無確認
瑕疵檢測
組裝驗證
計數驗證
遠端監控
AI 機器人自動化
隨機料箱揀選
視覺導引機器人
精準取放
研磨去毛邊
物料分揀配套
料架上下料
堆棧和卸棧
加工件上下料
3D 比對
SOLUTIONS
依產業類別
檢測,從來沒有通用解。每個產業有自己的標準、自己的公差、自己的產線。探索已在與您相似的環境中實際部署並驗證的 AI 視覺與機器人解決方案。
AI ACROSS SECTORS
— 因應各產業獨特的挑戰、標準與市場需求
工業領域
光電產業
半導體業
汽車業
石化及塑橡膠業
紡織與鞋業
製造業
金屬加工業
電子業
基礎設施與能源
公共建設業
再生能源業
建造業
物流運輸業
航太業
航空業
民生消費與醫療
化妝品
精品產業
食品與飲料
零售業
生技醫療業
酒店、娛樂與休閒
SOLOMON
公司資訊
所羅門透過全球據點、應用工程團隊與合作夥伴網絡,提供從可行性評估、概念驗證到專案導入的完整支援,協助客戶加速自動化落地。
ABOUT
關於我們
所羅門成立於1973年,由電子零件起家,逐步邁向自動化、電力能源,與AI驅動的3D機器視覺解決方案。
NEWS & EVENTS
展覽活動
看所羅門在 Automate、COMPUTEX 與 GTC 等全球大展中呈現 AI、人形機器人與 3D視覺技術。
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從 AI 與 AOI 的差異到機器視覺、AI 視覺檢測、機器人與工業自動化,深入了解智慧製造專業知識。
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獲獎紀錄
探索所羅門屢獲國際大獎肯定的創新成果。
產品型錄
下載所羅門各項產品與解決方案的完整型錄。
結合 3D 視覺的機器人料箱取放與自動化取放應用
電子機器視覺可發現細微缺陷並驗證 PCB 和組件組裝。覆蓋範圍包括 BGA 焊接、MLCC 表面、電纜絕緣、筆記型電腦製造、包裝內容、連接器分類和設備檢查,針對導致手動重新檢查的低對比度錯誤。
AI 視覺辨識雷射打標機器人
SolMotion是一款可為無數獨特物件提供精確、連續雷射打標的視覺引導機器人解決方案。其基於AI的3D掃描技術能夠即時進行零件定位,幫助機器人根據局部特徵的識別,準確辨識需要標記的物件和區域。
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LED PCBA瑕疵檢測解決方案
運用SolVision AI影像平台技術,在影像樣本中定位並標註鋁基板上的刮痕、髒污等異常及瑕疵情形,透過AI深度學習,即可自動且即時地檢出並定位鋁基板上的各式瑕疵,大幅提升產線生產效率。
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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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電源供應器內部線材組接解決方案
電源供應器內部元件及線路多元且複雜,檢測接點時容易受到背景干擾而影響視覺判斷。額外使用人工及AOI傳統光學檢測皆不易執行,難以於產線端有效管控產品品質。經訓練的AI模型可以精準地偵測並定位線材錯接的電源供應器接線瑕疵,即時將不良品檢出。
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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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