成功案例
机器视觉案例研究展示 AI 视觉如何检测缺陷、识别物体并引导机器人完成产线任务。内容涵盖质量检测、分类、OCR、AR 辅助作业、视觉引导机器人、装配验证与物流拣选，并呈现半导体、电子、汽车、制药、医疗器械和物流生产中的实际应用、部署流程、现场条件及自动化成果，帮助制造团队评估不同场景的技术配置和集成需求。
精选项目
AI视觉与OCR自动化仪表读数
一家合成材料制造商采用META-aivi实现指针式仪表和数字仪表自动化巡检，将巡检时间缩短70%，同时减少人工数据录入错误。
精选项目
AI 鸡蛋检测：自动化蛋壳缺陷检测与质量分级
自动化蛋壳检测帮助生产商在高速生产线上保持一致的质量分级标准。SolVision 利用深度学习技术检测蛋壳裂纹和气孔，根据蛋壳状况进行质量分级，减少对人工检测的依赖。
精选项目
利用 AR 与 AI 进行食品质量检验
一家亚洲冷冻食品制造商采用 META-aivi 支持实时食品质量检验，利用 AI 与 AR 帮助工作人员在生产过程中检测食材中的异物。
精选项目
基于 AR + AI 的货架陈列合规检查
某全国连锁超市采用 META-aivi，通过 AI 辅助货架巡检、商品陈列验证、价签检查和缺货检测，实现货架陈列合规。
精选项目
精选项目
使用 AI 的药用小瓶检测
SolVision AI 实现药用小瓶检测自动化，可检测沉淀、变色及杂质，确保质量控制的一致性。
精选项目
使用 AI 进行 BGA 焊接检测
SolVision AI 可检测 BGA 焊接缺陷，提升 PCB 与半导体生产中的检测一致性、准确性以及产线实时质量管控。
精选项目
精选项目
精选项目
AI视觉辨识雷射打标机器人
SolMotion是一款可为无数独特对象提供精确、连续雷射打目标视觉引导机器人解决方案。其基于AI的3D扫描技术能够实时进行零件定位，帮助机器人根据局部特征的识别，准确辨识需要标记的对象和区域。
精选项目
产品导入案例
成功案例
AccuPick
SolVision
META-aivi
SolMotion
AI视觉与OCR自动化仪表读数
一家合成材料制造商采用META-aivi实现指针式仪表和数字仪表自动化巡检，将巡检时间缩短70%，同时减少人工数据录入错误。
AI 鸡蛋检测：自动化蛋壳缺陷检测与质量分级
自动化蛋壳检测帮助生产商在高速生产线上保持一致的质量分级标准。SolVision 利用深度学习技术检测蛋壳裂纹和气孔，根据蛋壳状况进行质量分级，减少对人工检测的依赖。
基于AI的输送线加工食品检测
SolVision采用基于AI的机器视觉技术，对输送线上移动的加工食品进行检测。即使产品的外观和位置存在差异，系统仍可识别过度烹制、烧焦、油脂过多及产品粘连等外观缺陷。
利用 AR 与 AI 进行食品质量检验
一家亚洲冷冻食品制造商采用 META-aivi 支持实时食品质量检验，利用 AI 与 AR 帮助工作人员在生产过程中检测食材中的异物。
AI 渐变色玻璃瓶缺陷检测
了解 SolVision 如何利用基于 AI 的视觉技术，在自动化质量检测过程中识别渐变色香水玻璃瓶上的不规则表面缺陷。
基于 OCR 与缺陷检测的 AI 产品标签检测
SolVision 结合基于 AI 的 OCR 与缺陷检测，对电子产品标签进行检测，识别受损字符，并将印刷信息数字化，用于生产和库存管理。
基于 AI 的手术器械准备与验证
META-aivi 利用基于 AI 的视觉技术实时计数、分类和验证手术器械，帮助缩短准备时间，并支持术前和术后更安全的器械检查。
AI 与 AR 眼镜 PCB 组装检测
META-aivi 结合 AI 视觉与 AR 眼镜，帮助操作人员识别 PCB 上缺失或放置错误的元件，同时记录检测结果用于质量分析。
使用 AR + AI 视觉进行实时 PCB 组装验证
了解 META-aivi 如何结合 AR + AI 视觉指导 PCB 组装、实时验证 SOP 步骤，并减少对组装后人工检验的依赖。
用于检测缺失元件和组装错误的 AI PCB 检测
SolVision 可检测组装完成的 PCB 是否存在缺失元件和组装错误，支持对不同电路板布局进行一致的质量检测。
使用 AI 进行织带质量检验的织物缺陷检测
一家织带制造商使用 SolVision 检查不同颜色、图案和纹理的织带，识别破洞、打结和断线缺陷。基于 AI 的织物缺陷检测有助于提高质量检验的一致性和生产追溯能力。
用于药品缺陷检测的 AI 药片检测
一家跨国制药公司采用 SolVision 进行 AI 药片检测，识别药片在形状、尺寸、颜色、纹理、标识和表面质量方面的变化。该系统减少了人工检测需求，并支持针对新缺陷类型更新模型。
基于 AR + AI 的货架陈列合规检查
某全国连锁超市采用 META-aivi，通过 AI 辅助货架巡检、商品陈列验证、价签检查和缺货检测，实现货架陈列合规。
利用 AI 进行可回收玻璃瓶检测
SolVision 通过基于 AI 视觉检测的自动化可回收玻璃瓶检测，在瓶体回收再利用过程中识别并分类瓶身表面异常。
利用 AR + AI 进行连接线缆分类
META-aivi 利用 AR + AI 对 USB、HDMI、Lightning 和 RJ45 线缆进行识别、分类与计数，适用于电子制造环境。
3D 料箱拣选实现塑料零件搬运自动化
一家卫浴设备制造商采用 AccuPick 实现塑料零件自动转运，通过 3D 料箱拣选识别不断变化的零件位置，并引导 UR10 协作机器人完成抓取作业流程。
AI视觉辨识雷射打标机器人
SolMotion是一款可为无数独特对象提供精确、连续雷射打目标视觉引导机器人解决方案。其基于AI的3D扫描技术能够实时进行零件定位，帮助机器人根据局部特征的识别，准确辨识需要标记的对象和区域。
3D视觉引导机械手臂取放齿轮上料
通过AI视觉技术搭载机械手臂，确认物料位置，达到自动化上料效益，进一步减少人力需求与提升效率，提高产线生产力。
利用机器人实现自动化铁轨接缝板去毛边处理
使用了SOLMON公司的AI 3D机器视觉技术Solmotion来进行接缝板的位置识别。准确地识别接缝板端面进行毛边修整的位置并进行了修正。在毛边修整过程中，我们在接缝板流动到修整位置之前的一侧安装了Solmotion的摄像头系统，用于解析接缝板的截面。
AI 鸡蛋检测：自动化蛋壳缺陷检测与质量分级
自动化蛋壳检测帮助生产商在高速生产线上保持一致的质量分级标准。SolVision 利用深度学习技术检测蛋壳裂纹和气孔，根据蛋壳状况进行质量分级，减少对人工检测的依赖。
基于AI的输送线加工食品检测
SolVision采用基于AI的机器视觉技术，对输送线上移动的加工食品进行检测。即使产品的外观和位置存在差异，系统仍可识别过度烹制、烧焦、油脂过多及产品粘连等外观缺陷。
利用 AR 与 AI 进行食品质量检验
一家亚洲冷冻食品制造商采用 META-aivi 支持实时食品质量检验，利用 AI 与 AR 帮助工作人员在生产过程中检测食材中的异物。
AI 渐变色玻璃瓶缺陷检测
了解 SolVision 如何利用基于 AI 的视觉技术，在自动化质量检测过程中识别渐变色香水玻璃瓶上的不规则表面缺陷。
基于 AI 的手术器械准备与验证
META-aivi 利用基于 AI 的视觉技术实时计数、分类和验证手术器械，帮助缩短准备时间，并支持术前和术后更安全的器械检查。
用于药品缺陷检测的 AI 药片检测
一家跨国制药公司采用 SolVision 进行 AI 药片检测，识别药片在形状、尺寸、颜色、纹理、标识和表面质量方面的变化。该系统减少了人工检测需求，并支持针对新缺陷类型更新模型。
基于 AR + AI 的货架陈列合规检查
某全国连锁超市采用 META-aivi，通过 AI 辅助货架巡检、商品陈列验证、价签检查和缺货检测，实现货架陈列合规。
利用 AI 进行可回收玻璃瓶检测
SolVision 通过基于 AI 视觉检测的自动化可回收玻璃瓶检测，在瓶体回收再利用过程中识别并分类瓶身表面异常。
使用AI进行瓶盖检测
基于AI的瓶盖检测利用SolVision在高速生产线上对反光铝制瓶盖进行实时OCR识别，读取批号与生产日期。
基于AI的安全针质量检测
基于SolVision AI的安全针检测可提升安全型针具的缺陷识别能力，加强医疗器械生产中的质量控制。
使用 AI 的药用小瓶检测
SolVision AI 实现药用小瓶检测自动化，可检测沉淀、变色及杂质，确保质量控制的一致性。
使用AI 进行自动化自助结帐
国际甜甜圈连锁品牌采用AI自动化自助结账系统，提高结账效率，缩短顾客等待时间，提升店面运营效率。
使用AI进行赌场筹码计数验证
META-aivi 验证可确保赌场筹码计数达到100%准确，从而提高亚洲最大赌场之一的现金支出安全性和效率。
AI视觉与OCR自动化仪表读数
一家合成材料制造商采用META-aivi实现指针式仪表和数字仪表自动化巡检，将巡检时间缩短70%，同时减少人工数据录入错误。
3D 料箱拣选实现塑料零件搬运自动化
一家卫浴设备制造商采用 AccuPick 实现塑料零件自动转运，通过 3D 料箱拣选识别不断变化的零件位置，并引导 UR10 协作机器人完成抓取作业流程。
基于 OCR 与缺陷检测的 AI 产品标签检测
SolVision 结合基于 AI 的 OCR 与缺陷检测，对电子产品标签进行检测，识别受损字符，并将印刷信息数字化，用于生产和库存管理。
AI 与 AR 眼镜 PCB 组装检测
META-aivi 结合 AI 视觉与 AR 眼镜，帮助操作人员识别 PCB 上缺失或放置错误的元件，同时记录检测结果用于质量分析。
使用 AR + AI 视觉进行实时 PCB 组装验证
了解 META-aivi 如何结合 AR + AI 视觉指导 PCB 组装、实时验证 SOP 步骤，并减少对组装后人工检验的依赖。
用于检测缺失元件和组装错误的 AI PCB 检测
SolVision 可检测组装完成的 PCB 是否存在缺失元件和组装错误，支持对不同电路板布局进行一致的质量检测。
使用 AI 进行织带质量检验的织物缺陷检测
一家织带制造商使用 SolVision 检查不同颜色、图案和纹理的织带，识别破洞、打结和断线缺陷。基于 AI 的织物缺陷检测有助于提高质量检验的一致性和生产追溯能力。
利用 AR + AI 进行连接线缆分类
META-aivi 利用 AR + AI 对 USB、HDMI、Lightning 和 RJ45 线缆进行识别、分类与计数，适用于电子制造环境。
使用 AI 的精密加工零部件缺陷检测
基于 SolVision 的 AI 精密加工零部件缺陷检测，可实现对划痕、刀痕及表面不规则缺陷的可靠检测。
使用 AI 的 CMP 质量检测
SolVision 基于 AI 的 CMP 质量检测可检测晶圆划痕与污染，突破半导体检测中基于规则的 AOI 系统限制。
使用 AI 进行 HVAC 焊接品质检测
SolVision AI 可执行 HVAC 焊接检测，即时识别焊接缺陷，确保稳定一致的质量，并降低错误与返工风险。
使用 AI 进行 BGA 焊接检测
SolVision AI 可检测 BGA 焊接缺陷，提升 PCB 与半导体生产中的检测一致性、准确性以及产线实时质量管控。
使用 AI 的石膏板检测
使用 SolVision AI 的石膏板检测可实现自动化质量控制，识别石膏板制造过程中的污渍、划痕及压纹缺陷。
使用 AI 进行车牌辨识和海运货柜号码识别
META-aivi 的 AR + AI 解决方案提高自行车车架生产的管材计数准确性和效率，减少错误并提升生产力。
储能系统的组装检测与操作SOP验证
具深度学习AI的META-aivi，针对需检查的部位AI快速建模后，工作人员佩戴AR眼镜即可即时检测，判断储能柜的线路、管线、水箱盖、开关、旋钮是否正确组装
透过 AI 辨识与计数，进行智慧货物盘点
由于物品种类繁多，过往仰赖人力盘点时常有所疏漏，导致库存数量异常。运用AR+AI技术，系统可自动分类物品种类和计算数量，自动产生盘点报表。
使用搭载 AI 的无人机进行风力发电机检测
通过搭载META-aivi的无人机，能最大化风力发电机检查效率，减少陆上和海上风电场维护时可能的人为错误。
META-aivi SOP智能工安巡检
在石化工厂的环境中，充满许多大型化学槽车，其专门承载危险性较高的化学液体及气体，以提供大型工厂使用。然而，由于化学品危险性高，装卸过程中如有任何一个环节出错，恐导致大量化学品泄漏，造成可能的财物损失、人员安全问题以及环境污染等严重工业灾害。故如何落实人员正确的操作流程与减少人为错误，是工厂安全的关键之一。
易碎物品夹取和放置
所罗门的尖端物流解决方案AccuPick，在一次盲测中脱颖而出，利用人工智能算法和3D成像技术挑选未知物品。
小零件分拣
AccuPick 是 Solomon 的视觉智能取放系统解决方案，为客户提供了全面的视觉系统，能够识别工作站内的 50 多个不同零件。藉由 AccuPick 的强大视觉功能，成功识别 5 毫米垫圈，即便物体重叠，也可以成功识别。
META-aivi 智能设备监控
大型抽水站是供给工业与民生用水的基础设施，如何确保人员的操作步骤是否正确以及确保机台设备的状态、数值，是否在正常范围内并妥善整合可靠的安防警示系统，使厂区人员能即时得知厂内信息并且在第一时间了解机台异常状况以便进行抢修，是公共工程的首要之务。
AI视觉辨识雷射打标机器人
SolMotion是一款可为无数独特对象提供精确、连续雷射打目标视觉引导机器人解决方案。其基于AI的3D扫描技术能够实时进行零件定位，帮助机器人根据局部特征的识别，准确辨识需要标记的对象和区域。
利用机器人实现自动化铁轨接缝板去毛边处理
使用了SOLMON公司的AI 3D机器视觉技术Solmotion来进行接缝板的位置识别。准确地识别接缝板端面进行毛边修整的位置并进行了修正。在毛边修整过程中，我们在接缝板流动到修整位置之前的一侧安装了Solmotion的摄像头系统，用于解析接缝板的截面。
使用 AR + AI 视觉进行实时 PCB 组装验证
了解 META-aivi 如何结合 AR + AI 视觉指导 PCB 组装、实时验证 SOP 步骤，并减少对组装后人工检验的依赖。
储能系统的组装检测与操作SOP验证
具深度学习AI的META-aivi，针对需检查的部位AI快速建模后，工作人员佩戴AR眼镜即可即时检测，判断储能柜的线路、管线、水箱盖、开关、旋钮是否正确组装
电动车零配件组装 SOP 验证
汽车由成千上万个零件组成，是复杂度相当高的工业化产品。然而，由于制作程序复杂，要如何确保安装流程符合安全规范，便成为业者必须控管的关键。只要通过AI+AR扩增技术，人员就能通过AI提示进行准确组装SOP验证，从而提高产量，降低人为错误的风险。
基于 AI 的手术器械准备与验证
META-aivi 利用基于 AI 的视觉技术实时计数、分类和验证手术器械，帮助缩短准备时间，并支持术前和术后更安全的器械检查。
基于 AR + AI 的货架陈列合规检查
某全国连锁超市采用 META-aivi，通过 AI 辅助货架巡检、商品陈列验证、价签检查和缺货检测，实现货架陈列合规。
采用 AR + AI 的金属零件库存管理
META-aivi 采用 AR + AI 视觉技术优化金属零件库存管理，实现自动计数，从而提升盘点的速度和准确性。
使用AR + AI 计算自行车车架管数
META-aivi 的 AR + AI 解决方案提高自行车车架生产的管材计数准确性和效率，减少错误并提升生产力。
使用AI 进行自动化自助结帐
国际甜甜圈连锁品牌采用AI自动化自助结账系统，提高结账效率，缩短顾客等待时间，提升店面运营效率。
使用AI进行赌场筹码计数验证
META-aivi 验证可确保赌场筹码计数达到100%准确，从而提高亚洲最大赌场之一的现金支出安全性和效率。
透过 AI 辨识与计数，进行智慧货物盘点
由于物品种类繁多，过往仰赖人力盘点时常有所疏漏，导致库存数量异常。运用AR+AI技术，系统可自动分类物品种类和计算数量，自动产生盘点报表。
AI 鸡蛋检测：自动化蛋壳缺陷检测与质量分级
自动化蛋壳检测帮助生产商在高速生产线上保持一致的质量分级标准。SolVision 利用深度学习技术检测蛋壳裂纹和气孔，根据蛋壳状况进行质量分级，减少对人工检测的依赖。
基于 AI 的手术器械准备与验证
META-aivi 利用基于 AI 的视觉技术实时计数、分类和验证手术器械，帮助缩短准备时间，并支持术前和术后更安全的器械检查。
用于药品缺陷检测的 AI 药片检测
一家跨国制药公司采用 SolVision 进行 AI 药片检测，识别药片在形状、尺寸、颜色、纹理、标识和表面质量方面的变化。该系统减少了人工检测需求，并支持针对新缺陷类型更新模型。
基于 AR + AI 的货架陈列合规检查
某全国连锁超市采用 META-aivi，通过 AI 辅助货架巡检、商品陈列验证、价签检查和缺货检测，实现货架陈列合规。
利用 AR + AI 进行连接线缆分类
META-aivi 利用 AR + AI 对 USB、HDMI、Lightning 和 RJ45 线缆进行识别、分类与计数，适用于电子制造环境。
使用AI进行瓶盖检测
基于AI的瓶盖检测利用SolVision在高速生产线上对反光铝制瓶盖进行实时OCR识别，读取批号与生产日期。
使用 AI 的石膏板检测
使用 SolVision AI 的石膏板检测可实现自动化质量控制，识别石膏板制造过程中的污渍、划痕及压纹缺陷。
使用 AI 的精密加工零部件缺陷检测
基于 SolVision 的 AI 精密加工零部件缺陷检测，可实现对划痕、刀痕及表面不规则缺陷的可靠检测。
使用 AI 的药用小瓶检测
SolVision AI 实现药用小瓶检测自动化，可检测沉淀、变色及杂质，确保质量控制的一致性。
使用 AI 进行 BGA 焊接检测
SolVision AI 可检测 BGA 焊接缺陷，提升 PCB 与半导体生产中的检测一致性、准确性以及产线实时质量管控。
采用 AR + AI 的金属零件库存管理
META-aivi 采用 AR + AI 视觉技术优化金属零件库存管理，实现自动计数，从而提升盘点的速度和准确性。
使用AR + AI 计算自行车车架管数
META-aivi 的 AR + AI 解决方案提高自行车车架生产的管材计数准确性和效率，减少错误并提升生产力。
使用AI 进行自动化自助结帐
国际甜甜圈连锁品牌采用AI自动化自助结账系统，提高结账效率，缩短顾客等待时间，提升店面运营效率。
AI 鸡蛋检测：自动化蛋壳缺陷检测与质量分级
自动化蛋壳检测帮助生产商在高速生产线上保持一致的质量分级标准。SolVision 利用深度学习技术检测蛋壳裂纹和气孔，根据蛋壳状况进行质量分级，减少对人工检测的依赖。
基于AI的输送线加工食品检测
SolVision采用基于AI的机器视觉技术，对输送线上移动的加工食品进行检测。即使产品的外观和位置存在差异，系统仍可识别过度烹制、烧焦、油脂过多及产品粘连等外观缺陷。
AI 渐变色玻璃瓶缺陷检测
了解 SolVision 如何利用基于 AI 的视觉技术，在自动化质量检测过程中识别渐变色香水玻璃瓶上的不规则表面缺陷。
基于 OCR 与缺陷检测的 AI 产品标签检测
SolVision 结合基于 AI 的 OCR 与缺陷检测，对电子产品标签进行检测，识别受损字符，并将印刷信息数字化，用于生产和库存管理。
用于检测缺失元件和组装错误的 AI PCB 检测
SolVision 可检测组装完成的 PCB 是否存在缺失元件和组装错误，支持对不同电路板布局进行一致的质量检测。
使用 AI 进行织带质量检验的织物缺陷检测
一家织带制造商使用 SolVision 检查不同颜色、图案和纹理的织带，识别破洞、打结和断线缺陷。基于 AI 的织物缺陷检测有助于提高质量检验的一致性和生产追溯能力。
利用 AI 进行可回收玻璃瓶检测
SolVision 通过基于 AI 视觉检测的自动化可回收玻璃瓶检测，在瓶体回收再利用过程中识别并分类瓶身表面异常。
利用 AR + AI 进行连接线缆分类
META-aivi 利用 AR + AI 对 USB、HDMI、Lightning 和 RJ45 线缆进行识别、分类与计数，适用于电子制造环境。
使用AI进行瓶盖检测
基于AI的瓶盖检测利用SolVision在高速生产线上对反光铝制瓶盖进行实时OCR识别，读取批号与生产日期。
基于AI的安全针质量检测
基于SolVision AI的安全针检测可提升安全型针具的缺陷识别能力，加强医疗器械生产中的质量控制。
使用 AI 的石膏板检测
使用 SolVision AI 的石膏板检测可实现自动化质量控制，识别石膏板制造过程中的污渍、划痕及压纹缺陷。
使用 AI 的精密加工零部件缺陷检测
基于 SolVision 的 AI 精密加工零部件缺陷检测，可实现对划痕、刀痕及表面不规则缺陷的可靠检测。
使用 AI 的 CMP 质量检测
SolVision 基于 AI 的 CMP 质量检测可检测晶圆划痕与污染，突破半导体检测中基于规则的 AOI 系统限制。
使用 AI 的药用小瓶检测
SolVision AI 实现药用小瓶检测自动化，可检测沉淀、变色及杂质，确保质量控制的一致性。
AI视觉与OCR自动化仪表读数
一家合成材料制造商采用META-aivi实现指针式仪表和数字仪表自动化巡检，将巡检时间缩短70%，同时减少人工数据录入错误。
基于 OCR 与缺陷检测的 AI 产品标签检测
SolVision 结合基于 AI 的 OCR 与缺陷检测，对电子产品标签进行检测，识别受损字符，并将印刷信息数字化，用于生产和库存管理。
使用AI进行瓶盖检测
基于AI的瓶盖检测利用SolVision在高速生产线上对反光铝制瓶盖进行实时OCR识别，读取批号与生产日期。
使用 AI 进行车牌辨识和海运货柜号码识别
META-aivi 的 AR + AI 解决方案提高自行车车架生产的管材计数准确性和效率，减少错误并提升生产力。
汽车引擎号码OCR字符识别
借由Solvision AI视觉检测技术，快速、准确识别汽车引擎上的字符，减少人工目视识别错误，提升效率。
META-aivi 智能厂务管理
巡检制度是否落实、管理执行效率高低、异常讯息上报速率等因素，都与企业生产效率与安全性息息相关，也因此巡检、维修成为各行业工厂，最重要的工作之一，越来越受管理单位的重视。但由于长期以来机电设施的维护还存在规范不足、制度不清晰、涵盖范围不完全等问题，为了满足设备管理单位对机电设备管理日益增加的需求，将运行中的机电设备的仪表数值建入设备维护管理系统，已成为厂务设施能否进行智慧化管理的重要过程。
META-aivi 智能设备监控
大型抽水站是供给工业与民生用水的基础设施，如何确保人员的操作步骤是否正确以及确保机台设备的状态、数值，是否在正常范围内并妥善整合可靠的安防警示系统，使厂区人员能即时得知厂内信息并且在第一时间了解机台异常状况以便进行抢修，是公共工程的首要之务。
不锈钢管字符辨识解决方案
目前仍采用人力进行自行车车身号码的辨识与登录，耗费人工且效率低，若使用AOI进行字符辨识，因不锈钢管表面为圆弧曲面，打光容易造成反射，不论以人工或者AOI检测，针对曲面、反光不锈钢管上字样的辨识皆较为困难。所罗门结合机器视觉与人工智能，对于光学字符识别可以得到极佳的辨识效果。
快速辨识轮胎内胎印刷编码
轮胎在制程的环节经历许多高压、高负荷与高温差的工序，使内胎表面字迹模糊且刷色深浅不齐，影响内胎编码的辨识度，不利于人工辨识与传统AOI检测。利用SolVision工具，针对轮胎内胎编码的数字与形状进行拍摄，进行AI模型训练，能成功辨识，有效改善编码辨识的正确率。
AI影像辨识 – OCR电子元件字符
电子组件制造过程追踪为半导体之产出基石，辨识组件编号被视为生产重要环节之一。但较差环境下让AOI辨识更加困难，对于提升产线效率以及降低字符的误判度有很大改善空间。利用SolVision技术执行光学字符识别，有别于传统AOI，不受底色、环境光线及字符种类多等限制，可精准识别个别编码。
快速辨识多种萃盘字符
所罗门利用 SolVision学习Tray盘所需辨识的定位点，执行光学字符识别 (OCR)，能够大幅优化传统AOI的作业流程，不受识别画面位移、歪斜及其字符缺陷等限制，精准识别个别料件来源，而随着AI深度学习件数增加，亦能持续优化AI辨别字符的能力，使辨识字符不再困难。
传统机台仪表数字化解决方案
传统式的气体监控机台或仪器设备具有仪表板显示信息，惟其缺乏数字化接口，SolVision结合机器视觉与人工智能，运用AI影像平台技术执行光学字符识别(OCR)，将机台仪表影像中的数值转为数字化信息，以利统计、监控数据的异常情形，亦可进 % 一步作为后续智能化相关应用的基础。
基于AI的输送线加工食品检测
SolVision采用基于AI的机器视觉技术，对输送线上移动的加工食品进行检测。即使产品的外观和位置存在差异，系统仍可识别过度烹制、烧焦、油脂过多及产品粘连等外观缺陷。
利用 AR 与 AI 进行食品质量检验
一家亚洲冷冻食品制造商采用 META-aivi 支持实时食品质量检验，利用 AI 与 AR 帮助工作人员在生产过程中检测食材中的异物。
基于 AI 的手术器械准备与验证
META-aivi 利用基于 AI 的视觉技术实时计数、分类和验证手术器械，帮助缩短准备时间，并支持术前和术后更安全的器械检查。
用于药品缺陷检测的 AI 药片检测
一家跨国制药公司采用 SolVision 进行 AI 药片检测，识别药片在形状、尺寸、颜色、纹理、标识和表面质量方面的变化。该系统减少了人工检测需求，并支持针对新缺陷类型更新模型。
使用搭载 AI 的无人机进行风力发电机检测
通过搭载META-aivi的无人机，能最大化风力发电机检查效率，减少陆上和海上风电场维护时可能的人为错误。
透过AI进行输液袋异物检测
探索SolVision如何在IV袋中实现100%的异物检测准确率。了解我们关于医疗保健领域高效AI检测的案例研究。
META-aivi SOP智能工安巡检
在石化工厂的环境中，充满许多大型化学槽车，其专门承载危险性较高的化学液体及气体，以提供大型工厂使用。然而，由于化学品危险性高，装卸过程中如有任何一个环节出错，恐导致大量化学品泄漏，造成可能的财物损失、人员安全问题以及环境污染等严重工业灾害。故如何落实人员正确的操作流程与减少人为错误，是工厂安全的关键之一。
快速辨识轮胎内胎印刷编码
轮胎在制程的环节经历许多高压、高负荷与高温差的工序，使内胎表面字迹模糊且刷色深浅不齐，影响内胎编码的辨识度，不利于人工辨识与传统AOI检测。利用SolVision工具，针对轮胎内胎编码的数字与形状进行拍摄，进行AI模型训练，能成功辨识，有效改善编码辨识的正确率。
使用 AR + AI 视觉进行实时 PCB 组装验证
了解 META-aivi 如何结合 AR + AI 视觉指导 PCB 组装、实时验证 SOP 步骤，并减少对组装后人工检验的依赖。
使用增强现实（AR）和人工智能（AI）进行空压机检测
META-aivi AR + AI通过实时标准作业程序（SOP）验证，加强空气压缩机的检查与维护，确保合规并实现数字记录保存。
储能系统的组装检测与操作SOP验证
具深度学习AI的META-aivi，针对需检查的部位AI快速建模后，工作人员佩戴AR眼镜即可即时检测，判断储能柜的线路、管线、水箱盖、开关、旋钮是否正确组装
使用AR + AI 进行塑胶生产SOP 验证
META-aivi AR + AI 即时 SOP 验证改善一家生产高性能材料的企业，提高效率并减少了停机时间。
电动车零配件组装 SOP 验证
汽车由成千上万个零件组成，是复杂度相当高的工业化产品。然而，由于制作程序复杂，要如何确保安装流程符合安全规范，便成为业者必须控管的关键。只要通过AI+AR扩增技术，人员就能通过AI提示进行准确组装SOP验证，从而提高产量，降低人为错误的风险。
META-aivi SOP智能工安巡检
在石化工厂的环境中，充满许多大型化学槽车，其专门承载危险性较高的化学液体及气体，以提供大型工厂使用。然而，由于化学品危险性高，装卸过程中如有任何一个环节出错，恐导致大量化学品泄漏，造成可能的财物损失、人员安全问题以及环境污染等严重工业灾害。故如何落实人员正确的操作流程与减少人为错误，是工厂安全的关键之一。
使用 IP 摄像机监控射出成型机
META-aivi 通过自动化机器故障检测和监控来优化塑料射出成型，以提高效率、减少停机时间并降低成本。
META-aivi 智能厂务管理
巡检制度是否落实、管理执行效率高低、异常讯息上报速率等因素，都与企业生产效率与安全性息息相关，也因此巡检、维修成为各行业工厂，最重要的工作之一，越来越受管理单位的重视。但由于长期以来机电设施的维护还存在规范不足、制度不清晰、涵盖范围不完全等问题，为了满足设备管理单位对机电设备管理日益增加的需求，将运行中的机电设备的仪表数值建入设备维护管理系统，已成为厂务设施能否进行智慧化管理的重要过程。
META-aivi 智能设备监控
大型抽水站是供给工业与民生用水的基础设施，如何确保人员的操作步骤是否正确以及确保机台设备的状态、数值，是否在正常范围内并妥善整合可靠的安防警示系统，使厂区人员能即时得知厂内信息并且在第一时间了解机台异常状况以便进行抢修，是公共工程的首要之务。
AI 与 AR 眼镜 PCB 组装检测
META-aivi 结合 AI 视觉与 AR 眼镜，帮助操作人员识别 PCB 上缺失或放置错误的元件，同时记录检测结果用于质量分析。
使用搭载 AI 的无人机进行风力发电机检测
通过搭载META-aivi的无人机，能最大化风力发电机检查效率，减少陆上和海上风电场维护时可能的人为错误。
电动车零配件组装 SOP 验证
汽车由成千上万个零件组成，是复杂度相当高的工业化产品。然而，由于制作程序复杂，要如何确保安装流程符合安全规范，便成为业者必须控管的关键。只要通过AI+AR扩增技术，人员就能通过AI提示进行准确组装SOP验证，从而提高产量，降低人为错误的风险。
泡壳包装品质管理解决方案
运用SolVision AI影像平台的Instance 实例切割技术，以包装良品及具各种瑕疵类型的影像样本训练AI模型。训练完成的模型可实时且迅速地辨识每一反光或透明泡壳的包装及填充情形，并将侦测到的瑕疵予以标注并分类。
咖啡胶囊摆放顺序出货前检验解决方案
咖啡胶囊不同口味代表不同颜色，以一盘咖啡胶囊作为标准组，另一盘咖啡胶囊作为对照组。使用SolVision学习各种咖啡胶囊的影像，若有任意一个咖啡胶囊的位置摆放错误，软件可立即将错误摆放之处以检测框标示出来，可成功分辨各式高反光且颜色差异小的咖啡胶囊。
芯片收纳(In-Tray)跳料检测解决方案
芯片于晶盘中跳料的情形系属随机，所致的瑕疵型态多样且难以预测瑕疵所产生的位置。运用SolVision AI影像平台技术，以具迭料、空料、歪斜错置、反转等瑕疵的影像样本训练AI模型，AI训练完成后即可轻易且迅速地辨识并标注晶盘上产生收纳异常的位置。
医疗口罩制造品质管控解决方案
口罩产品瑕疵种类繁多，包括掉线、皱褶、鼻垫片缺漏及穿透、破洞、角切、脏污、侧边凸出及过滤层破损等。难以透过AOI方式检出全部的瑕疵。运用SolVision AI影像技术，将影像样本中各类型瑕疵予以标注，AI经深度学习后即可于品管端精准辨识口罩上是否有瑕疵，进而将不良品汰除。
电源供应器内部线材组接解决方案
电源供应器内部组件及线路多元且复杂，检测接点时容易受到背景干扰而影响视觉判断。额外使用人工及AOI传统光学检测皆不易执行，难以于产线端有效管控产品质量。经训练的AI模型可以精准地侦测并定位线材错接的电源供应器接线瑕疵，实时将不良品检出。
3D视觉引导机械手臂取放齿轮上料
通过AI视觉技术搭载机械手臂，确认物料位置，达到自动化上料效益，进一步减少人力需求与提升效率，提高产线生产力。
易碎物品夹取和放置
所罗门的尖端物流解决方案AccuPick，在一次盲测中脱颖而出，利用人工智能算法和3D成像技术挑选未知物品。
3D 料箱拣选实现塑料零件搬运自动化
一家卫浴设备制造商采用 AccuPick 实现塑料零件自动转运，通过 3D 料箱拣选识别不断变化的零件位置，并引导 UR10 协作机器人完成抓取作业流程。
小零件分拣
AccuPick 是 Solomon 的视觉智能取放系统解决方案，为客户提供了全面的视觉系统，能够识别工作站内的 50 多个不同零件。藉由 AccuPick 的强大视觉功能，成功识别 5 毫米垫圈，即便物体重叠，也可以成功识别。
小零件分拣
AccuPick 是 Solomon 的视觉智能取放系统解决方案，为客户提供了全面的视觉系统，能够识别工作站内的 50 多个不同零件。藉由 AccuPick 的强大视觉功能，成功识别 5 毫米垫圈，即便物体重叠，也可以成功识别。
使用 AI 进行织带质量检验的织物缺陷检测
一家织带制造商使用 SolVision 检查不同颜色、图案和纹理的织带，识别破洞、打结和断线缺陷。基于 AI 的织物缺陷检测有助于提高质量检验的一致性和生产追溯能力。
纱线瑕疵检测的最佳解决方案
保有生产效益的同时兼顾纱线质量，是纺织业者最大挑战。现今纱场依以人工检测为主，漏检率高且工时长，不利实际质量要求，传统AOI面对不固定瑕疵时亦难以检测，误判率高。使用SolVision工具使AI学习辨识瑕疵特征，快速且精准地找出各项缺陷，有效改善检测速率、成品良率并降低品检负担。
袜品外观缺陷检测
袜品瑕疵形态多样，传统AOI适合用于整块布疋的检测，对于不固定的瑕疵检测有困难，且容易发生错杀，仍需人工进行复检。以SolVision工具完成AI模型的训练。可快速且精确地找出瑕疵、分类不同瑕疵并剔除不良品，把关产品质量、提升生产效率，透过对瑕疵进行分类与分析，更能够优化整体制程。
塑胶扣具瑕疵检测解决方案
射出成型的扣具生产上最为常见的瑕疵为脱模剂油污、白点、毛边及残屑，其中属油污瑕疵最难检出。结合SolVision AI影像平台工具，分别针对各类表面瑕疵型态执行深度学习，训练完成的AI模型即可实时检出射出成型时产生油污与在内的各类瑕疵。
AI视觉与OCR自动化仪表读数
一家合成材料制造商采用META-aivi实现指针式仪表和数字仪表自动化巡检，将巡检时间缩短70%，同时减少人工数据录入错误。
3D 料箱拣选实现塑料零件搬运自动化
一家卫浴设备制造商采用 AccuPick 实现塑料零件自动转运，通过 3D 料箱拣选识别不断变化的零件位置，并引导 UR10 协作机器人完成抓取作业流程。
使用AR + AI 进行塑胶生产SOP 验证
META-aivi AR + AI 即时 SOP 验证改善一家生产高性能材料的企业，提高效率并减少了停机时间。
使用人工智能进行碳纤维布料瑕疵检测
利用Solvision AI的视觉检测技术，可以快速准确地识别碳纤维布料上的瑕疵,减少人工目视辨识的错误,提高效率。
使用 IP 摄像机监控射出成型机
META-aivi 通过自动化机器故障检测和监控来优化塑料射出成型，以提高效率、减少停机时间并降低成本。
META-aivi SOP智能工安巡检
在石化工厂的环境中，充满许多大型化学槽车，其专门承载危险性较高的化学液体及气体，以提供大型工厂使用。然而，由于化学品危险性高，装卸过程中如有任何一个环节出错，恐导致大量化学品泄漏，造成可能的财物损失、人员安全问题以及环境污染等严重工业灾害。故如何落实人员正确的操作流程与减少人为错误，是工厂安全的关键之一。
快速辨识轮胎内胎印刷编码
轮胎在制程的环节经历许多高压、高负荷与高温差的工序，使内胎表面字迹模糊且刷色深浅不齐，影响内胎编码的辨识度，不利于人工辨识与传统AOI检测。利用SolVision工具，针对轮胎内胎编码的数字与形状进行拍摄，进行AI模型训练，能成功辨识，有效改善编码辨识的正确率。
精准辨识多种橡胶射出成型瑕疵
橡胶射出成形采用AOI检测塑料缺陷时，由于瑕疵种类及位置多变，易遇橡胶射出瑕疵样品不足使得瑕疵定性定量困难，检测精准度不足。利用SolVision AI瑕疵检测，针对橡胶射出成品瑕疵形状与颜色建立数据库，AI学习可后辨识种类及位置多变的瑕疵。有效解决橡胶射出成品瑕疵不固定的检测问题。
塑胶扣具瑕疵检测解决方案
射出成型的扣具生产上最为常见的瑕疵为脱模剂油污、白点、毛边及残屑，其中属油污瑕疵最难检出。结合SolVision AI影像平台工具，分别针对各类表面瑕疵型态执行深度学习，训练完成的AI模型即可实时检出射出成型时产生油污与在内的各类瑕疵。
基于 AI 的手术器械准备与验证
META-aivi 利用基于 AI 的视觉技术实时计数、分类和验证手术器械，帮助缩短准备时间，并支持术前和术后更安全的器械检查。
用于药品缺陷检测的 AI 药片检测
一家跨国制药公司采用 SolVision 进行 AI 药片检测，识别药片在形状、尺寸、颜色、纹理、标识和表面质量方面的变化。该系统减少了人工检测需求，并支持针对新缺陷类型更新模型。
使用AI进行瓶盖检测
基于AI的瓶盖检测利用SolVision在高速生产线上对反光铝制瓶盖进行实时OCR识别，读取批号与生产日期。
基于AI的安全针质量检测
基于SolVision AI的安全针检测可提升安全型针具的缺陷识别能力，加强医疗器械生产中的质量控制。
使用 AI 的药用小瓶检测
SolVision AI 实现药用小瓶检测自动化，可检测沉淀、变色及杂质，确保质量控制的一致性。
透过AI进行输液袋异物检测
探索SolVision如何在IV袋中实现100%的异物检测准确率。了解我们关于医疗保健领域高效AI检测的案例研究。
泡壳包装品质管理解决方案
运用SolVision AI影像平台的Instance 实例切割技术，以包装良品及具各种瑕疵类型的影像样本训练AI模型。训练完成的模型可实时且迅速地辨识每一反光或透明泡壳的包装及填充情形，并将侦测到的瑕疵予以标注并分类。
细胞病变辨识及分类解决方案
切片显微影像中细胞的外观不固定，细胞病变发生的位置、型态也十分随机，导致每位医师对于癌细胞的判断及圈选标准不尽一致，更无法透过传统光学检测以撰写逻辑方式判断癌细胞的型态。数据扩增结合AI深度学习技术可以更快速准确地判读细胞特征！
医疗口罩制造品质管控解决方案
口罩产品瑕疵种类繁多，包括掉线、皱褶、鼻垫片缺漏及穿透、破洞、角切、脏污、侧边凸出及过滤层破损等。难以透过AOI方式检出全部的瑕疵。运用SolVision AI影像技术，将影像样本中各类型瑕疵予以标注，AI经深度学习后即可于品管端精准辨识口罩上是否有瑕疵，进而将不良品汰除。
透明点滴袋打印标签辨识分类解决方案
各式输液皆以透明点滴袋包装，点滴袋上都会清楚注明种类、浓度及容量信息。由于各式点滴袋体上打印卷标位置不一，在产线尚无法以一般光学检测取代人工进行品项分类。所罗门运用SolVision技术，针对点滴袋体上的名称、浓度、容量等影像信息训练AI学习影像特征，可以快速辨识并分类各式输液品项。
基于 AR + AI 的货架陈列合规检查
某全国连锁超市采用 META-aivi，通过 AI 辅助货架巡检、商品陈列验证、价签检查和缺货检测，实现货架陈列合规。
使用AI 进行自动化自助结帐
国际甜甜圈连锁品牌采用AI自动化自助结账系统，提高结账效率，缩短顾客等待时间，提升店面运营效率。
透过 AI 辨识与计数，进行智慧货物盘点
由于物品种类繁多，过往仰赖人力盘点时常有所疏漏，导致库存数量异常。运用AR+AI技术，系统可自动分类物品种类和计算数量，自动产生盘点报表。
使用 AI 进行车牌辨识和海运货柜号码识别
META-aivi 的 AR + AI 解决方案提高自行车车架生产的管材计数准确性和效率，减少错误并提升生产力。
透过 AI 辨识与计数，进行智慧货物盘点
由于物品种类繁多，过往仰赖人力盘点时常有所疏漏，导致库存数量异常。运用AR+AI技术，系统可自动分类物品种类和计算数量，自动产生盘点报表。
META-aivi SOP智能工安巡检
在石化工厂的环境中，充满许多大型化学槽车，其专门承载危险性较高的化学液体及气体，以提供大型工厂使用。然而，由于化学品危险性高，装卸过程中如有任何一个环节出错，恐导致大量化学品泄漏，造成可能的财物损失、人员安全问题以及环境污染等严重工业灾害。故如何落实人员正确的操作流程与减少人为错误，是工厂安全的关键之一。
易碎物品夹取和放置
所罗门的尖端物流解决方案AccuPick，在一次盲测中脱颖而出，利用人工智能算法和3D成像技术挑选未知物品。
AI 鸡蛋检测：自动化蛋壳缺陷检测与质量分级
自动化蛋壳检测帮助生产商在高速生产线上保持一致的质量分级标准。SolVision 利用深度学习技术检测蛋壳裂纹和气孔，根据蛋壳状况进行质量分级，减少对人工检测的依赖。
基于AI的输送线加工食品检测
SolVision采用基于AI的机器视觉技术，对输送线上移动的加工食品进行检测。即使产品的外观和位置存在差异，系统仍可识别过度烹制、烧焦、油脂过多及产品粘连等外观缺陷。
利用 AR 与 AI 进行食品质量检验
一家亚洲冷冻食品制造商采用 META-aivi 支持实时食品质量检验，利用 AI 与 AR 帮助工作人员在生产过程中检测食材中的异物。
基于 AR + AI 的货架陈列合规检查
某全国连锁超市采用 META-aivi，通过 AI 辅助货架巡检、商品陈列验证、价签检查和缺货检测，实现货架陈列合规。
利用 AI 进行可回收玻璃瓶检测
SolVision 通过基于 AI 视觉检测的自动化可回收玻璃瓶检测，在瓶体回收再利用过程中识别并分类瓶身表面异常。
使用AI进行瓶盖检测
基于AI的瓶盖检测利用SolVision在高速生产线上对反光铝制瓶盖进行实时OCR识别，读取批号与生产日期。
使用AI 进行自动化自助结帐
国际甜甜圈连锁品牌采用AI自动化自助结账系统，提高结账效率，缩短顾客等待时间，提升店面运营效率。
咖啡胶囊摆放顺序出货前检验解决方案
咖啡胶囊不同口味代表不同颜色，以一盘咖啡胶囊作为标准组，另一盘咖啡胶囊作为对照组。使用SolVision学习各种咖啡胶囊的影像，若有任意一个咖啡胶囊的位置摆放错误，软件可立即将错误摆放之处以检测框标示出来，可成功分辨各式高反光且颜色差异小的咖啡胶囊。
商品外包装印刷瑕疵检测解决方案
做为商品外包装材料，软质的铝箔袋常在印刷过程中产生印刷错误、歪斜、脱落及漏印等情形。统光学检测和人工的方式出错率高。运用SolVision的Anomaly Detection工具，训练完成的模型即可针对印刷文字、图案上的形状、颜色等特征差异执行比对，侦测并标注瑕疵所在位置。
储能系统的组装检测与操作SOP验证
具深度学习AI的META-aivi，针对需检查的部位AI快速建模后，工作人员佩戴AR眼镜即可即时检测，判断储能柜的线路、管线、水箱盖、开关、旋钮是否正确组装
使用搭载 AI 的无人机进行风力发电机检测
通过搭载META-aivi的无人机，能最大化风力发电机检查效率，减少陆上和海上风电场维护时可能的人为错误。
小零件分拣
AccuPick 是 Solomon 的视觉智能取放系统解决方案，为客户提供了全面的视觉系统，能够识别工作站内的 50 多个不同零件。藉由 AccuPick 的强大视觉功能，成功识别 5 毫米垫圈，即便物体重叠，也可以成功识别。
3D视觉引导机械手臂取放齿轮上料
通过AI视觉技术搭载机械手臂，确认物料位置，达到自动化上料效益，进一步减少人力需求与提升效率，提高产线生产力。
汽车引擎号码OCR字符识别
借由Solvision AI视觉检测技术，快速、准确识别汽车引擎上的字符，减少人工目视识别错误，提升效率。
使用 IP 摄像机监控射出成型机
META-aivi 通过自动化机器故障检测和监控来优化塑料射出成型，以提高效率、减少停机时间并降低成本。
电动车零配件组装 SOP 验证
汽车由成千上万个零件组成，是复杂度相当高的工业化产品。然而，由于制作程序复杂，要如何确保安装流程符合安全规范，便成为业者必须控管的关键。只要通过AI+AR扩增技术，人员就能通过AI提示进行准确组装SOP验证，从而提高产量，降低人为错误的风险。
META-aivi 智能焊缝检测
焊接，是一种以加热或加压方式，来接合金属、非金属等材质，用以巩固整体结构安全的工艺技术。而现今汽车业已从过去大量生产，转变为少量多样的客制化生产，车架的尺寸也因样式差异而不同，且焊接点形状不一，再加上车架具有多面多项的特性，焊接处及应用亦随之变动，因此难以针对此类情形制订固定规则以检测焊缝瑕疵。
金属加工冲压件表面瑕疵检测解决方案
金属加工冲压件上可能出现的瑕疵种类繁多且形态不一，油污及水渍更是不易观察。另一方面，金属加工件在取像时的亮度也各有差异，造成AOI瑕疵检测的执行相当不易。金属加工品的品管助手：AI瑕疵检测，经训练的AI模型可轻易检出各式冲压件上的瑕疵，大幅提升产品的表面质量。
使用 AI 的石膏板检测
使用 SolVision AI 的石膏板检测可实现自动化质量控制，识别石膏板制造过程中的污渍、划痕及压纹缺陷。
META-aivi SOP智能工安巡检
在石化工厂的环境中，充满许多大型化学槽车，其专门承载危险性较高的化学液体及气体，以提供大型工厂使用。然而，由于化学品危险性高，装卸过程中如有任何一个环节出错，恐导致大量化学品泄漏，造成可能的财物损失、人员安全问题以及环境污染等严重工业灾害。故如何落实人员正确的操作流程与减少人为错误，是工厂安全的关键之一。
3D 料箱拣选实现塑料零件搬运自动化
一家卫浴设备制造商采用 AccuPick 实现塑料零件自动转运，通过 3D 料箱拣选识别不断变化的零件位置，并引导 UR10 协作机器人完成抓取作业流程。
基于 OCR 与缺陷检测的 AI 产品标签检测
SolVision 结合基于 AI 的 OCR 与缺陷检测，对电子产品标签进行检测，识别受损字符，并将印刷信息数字化，用于生产和库存管理。
使用 AI 的精密加工零部件缺陷检测
基于 SolVision 的 AI 精密加工零部件缺陷检测，可实现对划痕、刀痕及表面不规则缺陷的可靠检测。
使用 AI 进行 HVAC 焊接品质检测
SolVision AI 可执行 HVAC 焊接检测，即时识别焊接缺陷，确保稳定一致的质量，并降低错误与返工风险。
采用 AR + AI 的金属零件库存管理
META-aivi 采用 AR + AI 视觉技术优化金属零件库存管理，实现自动计数，从而提升盘点的速度和准确性。
使用增强现实（AR）和人工智能（AI）进行空压机检测
META-aivi AR + AI通过实时标准作业程序（SOP）验证，加强空气压缩机的检查与维护，确保合规并实现数字记录保存。
安规认证标章印刷缺陷检测
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。
使用 AI 的精密加工零部件缺陷检测
基于 SolVision 的 AI 精密加工零部件缺陷检测，可实现对划痕、刀痕及表面不规则缺陷的可靠检测。
使用 AI 进行 HVAC 焊接品质检测
SolVision AI 可执行 HVAC 焊接检测，即时识别焊接缺陷，确保稳定一致的质量，并降低错误与返工风险。
采用 AR + AI 的金属零件库存管理
META-aivi 采用 AR + AI 视觉技术优化金属零件库存管理，实现自动计数，从而提升盘点的速度和准确性。
使用AR + AI 计算自行车车架管数
META-aivi 的 AR + AI 解决方案提高自行车车架生产的管材计数准确性和效率，减少错误并提升生产力。
利用机器人实现自动化铁轨接缝板去毛边处理
使用了SOLMON公司的AI 3D机器视觉技术Solmotion来进行接缝板的位置识别。准确地识别接缝板端面进行毛边修整的位置并进行了修正。在毛边修整过程中，我们在接缝板流动到修整位置之前的一侧安装了Solmotion的摄像头系统，用于解析接缝板的截面。
钱币面额智能化计算解决方案
许多制币厂试图以视觉技术进行钱币的筛选，使用SolVision的Feature Detection工具，学习钱币在各种亮度、脏污与氧化程度的影像数据，不仅可分辨图案相同但面额不同的钱币，亦可正确辨识出各国钱币，并实时计算出各国钱币的总面额。
不锈钢管字符辨识解决方案
目前仍采用人力进行自行车车身号码的辨识与登录，耗费人工且效率低，若使用AOI进行字符辨识，因不锈钢管表面为圆弧曲面，打光容易造成反射，不论以人工或者AOI检测，针对曲面、反光不锈钢管上字样的辨识皆较为困难。所罗门结合机器视觉与人工智能，对于光学字符识别可以得到极佳的辨识效果。
高尔夫球杆头品质检测解决方案
高尔夫球杆头是球具组合中最重要的部份，消费者十分重视杆头完成面的细致程度。运用SolVision AI影像技术，将影像样本中高尔夫球杆头上的细微瑕疵逐一标注，藉以训练AI模型，训练完成后的AI模型即能不受商标、纹路及金属光泽的影响，定位并标注所有细微的表面瑕疵。
金属加工冲压件表面瑕疵检测解决方案
金属加工冲压件上可能出现的瑕疵种类繁多且形态不一，油污及水渍更是不易观察。另一方面，金属加工件在取像时的亮度也各有差异，造成AOI瑕疵检测的执行相当不易。金属加工品的品管助手：AI瑕疵检测，经训练的AI模型可轻易检出各式冲压件上的瑕疵，大幅提升产品的表面质量。
金属外壳瑕疵检测与分类解决方案
利用SolVision的瑕疵检测工具，做出AI模型Training，针对瑕疵的形状长相建立瑕疵缺陷数据库，将复杂的缺陷人工检测转化成精准度高且规律的检测系统，以深度学习辨识异常并忽略可接受的微小缺陷，有效提升检测精准度及速率，兼顾产品严格的质量要求。
自动化激光焊接分类暨检测解决方案
雷射焊接具有不同的焊缝特征。由于产品的焊接位置、样式不尽相同，无法透过传统光学检测辨别焊缝样态，常造成焊接质量不一的情形。应用Solomon SolVision能够以焊缝特征影像训练AI模型，辨识焊接功率及漏焊瑕疵，并可透过深度学习，精准侦测焊缝的鱼鳞纹数量及分布。
3D 料箱拣选实现塑料零件搬运自动化
一家卫浴设备制造商采用 AccuPick 实现塑料零件自动转运，通过 3D 料箱拣选识别不断变化的零件位置，并引导 UR10 协作机器人完成抓取作业流程。
基于 OCR 与缺陷检测的 AI 产品标签检测
SolVision 结合基于 AI 的 OCR 与缺陷检测，对电子产品标签进行检测，识别受损字符，并将印刷信息数字化，用于生产和库存管理。
使用 AI 的精密加工零部件缺陷检测
基于 SolVision 的 AI 精密加工零部件缺陷检测，可实现对划痕、刀痕及表面不规则缺陷的可靠检测。
使用 AI 进行 HVAC 焊接品质检测
SolVision AI 可执行 HVAC 焊接检测，即时识别焊接缺陷，确保稳定一致的质量，并降低错误与返工风险。
采用 AR + AI 的金属零件库存管理
META-aivi 采用 AR + AI 视觉技术优化金属零件库存管理，实现自动计数，从而提升盘点的速度和准确性。
使用增强现实（AR）和人工智能（AI）进行空压机检测
META-aivi AR + AI通过实时标准作业程序（SOP）验证，加强空气压缩机的检查与维护，确保合规并实现数字记录保存。
安规认证标章印刷缺陷检测
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。
基于 OCR 与缺陷检测的 AI 产品标签检测
SolVision 结合基于 AI 的 OCR 与缺陷检测，对电子产品标签进行检测，识别受损字符，并将印刷信息数字化，用于生产和库存管理。
AI 与 AR 眼镜 PCB 组装检测
META-aivi 结合 AI 视觉与 AR 眼镜，帮助操作人员识别 PCB 上缺失或放置错误的元件，同时记录检测结果用于质量分析。
使用 AR + AI 视觉进行实时 PCB 组装验证
了解 META-aivi 如何结合 AR + AI 视觉指导 PCB 组装、实时验证 SOP 步骤，并减少对组装后人工检验的依赖。
用于检测缺失元件和组装错误的 AI PCB 检测
SolVision 可检测组装完成的 PCB 是否存在缺失元件和组装错误，支持对不同电路板布局进行一致的质量检测。
利用 AR + AI 进行连接线缆分类
META-aivi 利用 AR + AI 对 USB、HDMI、Lightning 和 RJ45 线缆进行识别、分类与计数，适用于电子制造环境。
使用 AI 进行 BGA 焊接检测
SolVision AI 可检测 BGA 焊接缺陷，提升 PCB 与半导体生产中的检测一致性、准确性以及产线实时质量管控。
使用增强现实（AR）和人工智能（AI）进行空压机检测
META-aivi AR + AI通过实时标准作业程序（SOP）验证，加强空气压缩机的检查与维护，确保合规并实现数字记录保存。
安规认证标章印刷缺陷检测
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。
AI视觉辨识雷射打标机器人
SolMotion是一款可为无数独特对象提供精确、连续雷射打目标视觉引导机器人解决方案。其基于AI的3D扫描技术能够实时进行零件定位，帮助机器人根据局部特征的识别，准确辨识需要标记的对象和区域。
使用AI进行电子元件焊接检测
探索 META-aivi 如何透过AI优化电子组件检测，进一步提高焊接检测的准确性并减少人为错误。
使用 AI 的 CMP 质量检测
SolVision 基于 AI 的 CMP 质量检测可检测晶圆划痕与污染，突破半导体检测中基于规则的 AOI 系统限制。
使用 AI 进行 BGA 焊接检测
SolVision AI 可检测 BGA 焊接缺陷，提升 PCB 与半导体生产中的检测一致性、准确性以及产线实时质量管控。
META-aivi 智能厂务管理
巡检制度是否落实、管理执行效率高低、异常讯息上报速率等因素，都与企业生产效率与安全性息息相关，也因此巡检、维修成为各行业工厂，最重要的工作之一，越来越受管理单位的重视。但由于长期以来机电设施的维护还存在规范不足、制度不清晰、涵盖范围不完全等问题，为了满足设备管理单位对机电设备管理日益增加的需求，将运行中的机电设备的仪表数值建入设备维护管理系统，已成为厂务设施能否进行智慧化管理的重要过程。
芯片收纳(In-Tray)跳料检测解决方案
芯片于晶盘中跳料的情形系属随机，所致的瑕疵型态多样且难以预测瑕疵所产生的位置。运用SolVision AI影像平台技术，以具迭料、空料、歪斜错置、反转等瑕疵的影像样本训练AI模型，AI训练完成后即可轻易且迅速地辨识并标注晶盘上产生收纳异常的位置。
封装晶片边缘微裂瑕疵检测解决方案
由于晶粒边缘崩裂瑕疵出现的位置及型态不固定，以致传统光学检测无法精准地将瑕疵检出，影响整体产品良率。运用SolVision AI影像技术，将影像样本中的瑕疵特征予以标注，完成训练的AI模型即可自动检出并标注晶粒边缘崩裂瑕疵的位置，大幅降低芯片在后续封装制程中断裂的风险。
晶粒边缘崩裂检测解决方案
由于晶粒边缘崩裂瑕疵出现的位置及型态不固定，以致传统光学检测无法精准地将瑕疵检出，影响整体产品良率。运用SolVision AI影像技术，将影像样本中的瑕疵特征予以标注，完成训练的AI模型即可自动检出并标注晶粒边缘崩裂瑕疵的位置，大幅降低芯片在后续封装制程中断裂的风险。
晶圆切割刀体外观品质控管解决方案
晶圆切割系半导体及光电业界非常重要的制程，若无法在切割制程中维持高良率、高效率并保有芯片特性，将大幅影响整体产能。晶圆切割刀的质量控管主要透过外观瑕疵的检测，常见的外观瑕疵包括刀体上的不规则纹路、多钻等情形。由于有环状条纹，形成复杂影像背景，严重影响机器视觉对于瑕疵的侦测。
半导体晶片封装制程，高精度固晶检测解决方案
固晶是芯片封装制程中的重要技术，固晶的精准与否，是半导体封装产线中产品良率的成败关键。但是传统光学检测无法利用撰写逻辑的方式检测角度、位移偏差及缺漏等瑕疵，经常造成漏检、误判、错误定位等问题，大大影响封装产线的生产效率。
晶圆不良品分类及瑕疵定位自动化解决方案
传统光学检测无法针对全幅影像进行分类，故无法于第一阶段汰除瑕疵过多的晶圆。应用SolVision AI影像平台技术辨识瑕疵特征。首先判断晶圆是否具有过多瑕疵，汰除无法修复的不良品。其次运用图像处理技术分割晶圆影像，并以工具侦测瑕疵，记录其特征、坐标、面积等信息，大幅提升后续修补的效率。
半导体晶片封装制程接着剂瑕疵检测解决方案
固晶接着剂透明，易造成光源折射影响特征判断，且爬胶、溢胶不具固定位置及型态，无法创建规则执行传统光学检测AOI。运用Solomon SolVision AI影像平台技术建立AI学习模块，自动学习并侦测爬胶、溢胶的特征及位置。增加多项正确类别提升辨识强度，有效降低环境因素的干扰。
自动化导线架品质检测
导线架表面的各类瑕疵，包含边缘毛边、黑点杂质、刮痕等。若使用传统的AOI检测，当检测背景与瑕疵较为相近时，容易发生漏检的情形。使用SolVision AI瑕疵检测工具进行学习，以扩增功能增加AI学习范围，能有效检测出各类导线架瑕疵，在杂乱或复杂背景中，也能精确辨识有很好的辨识效果。
AI影像辨识 – OCR电子元件字符
电子组件制造过程追踪为半导体之产出基石，辨识组件编号被视为生产重要环节之一。但较差环境下让AOI辨识更加困难，对于提升产线效率以及降低字符的误判度有很大改善空间。利用SolVision技术执行光学字符识别，有别于传统AOI，不受底色、环境光线及字符种类多等限制，可精准识别个别编码。
芯片承载盘检测解决方案
芯片承载盘是半导体加工制程的关键要素，芯片承载盘的轮廓与定位孔点常因作业造成瑕疵，过去多透过AOI光学检测方式予以检查。然而承载盘不易透过AOI检出并定位瑕疵，严重影响良率及生产效率。运用SolVision AI影像技术执行缺陷检测，以利使用者实时监测并排除承载盘异常。
快速辨识多种萃盘字符
所罗门利用 SolVision学习Tray盘所需辨识的定位点，执行光学字符识别 (OCR)，能够大幅优化传统AOI的作业流程，不受识别画面位移、歪斜及其字符缺陷等限制，精准识别个别料件来源，而随着AI深度学习件数增加，亦能持续优化AI辨别字符的能力，使辨识字符不再困难。