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。
产品导入案例
成功案例
AccuPick
SolVision
META-aivi
SolMotion
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。
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。
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。
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。
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。
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！
LED PCBA瑕疵检测解决方案
运用SolVision AI影像平台技术，在影像样本中定位并标注铝基板上的刮痕、脏污等异常及瑕疵情形，透过AI深度学习，即可自动且实时地检出并定位铝基板上的各式瑕疵，大幅提升产线生产效率。
包装密封检测解决方案
除了判断包装是否密封之外，须进一步确认密封不完全的型态与原因，但因为密封缺陷的型态差异小，且对象表面呈高反光，不论是人眼或AOI皆不易找出缺陷并将之分类。所罗门使用 SolVision工具，由影像定义出密封完好的状态，并与多种缺陷作比较，可实时检出没有密封完整的包装并将缺陷分类。
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。
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。
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。
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。
LED PCBA瑕疵检测解决方案
运用SolVision AI影像平台技术，在影像样本中定位并标注铝基板上的刮痕、脏污等异常及瑕疵情形，透过AI深度学习，即可自动且实时地检出并定位铝基板上的各式瑕疵，大幅提升产线生产效率。
包装密封检测解决方案
除了判断包装是否密封之外，须进一步确认密封不完全的型态与原因，但因为密封缺陷的型态差异小，且对象表面呈高反光，不论是人眼或AOI皆不易找出缺陷并将之分类。所罗门使用 SolVision工具，由影像定义出密封完好的状态，并与多种缺陷作比较，可实时检出没有密封完整的包装并将缺陷分类。
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。
LED基板分区外观品质控管解决方案
常见的LED基板瑕疵包括边缘毛边、焊垫氧化杂质、刮痕等，在瑕疵特征与背景相近的情况下，AOI检测不易将瑕疵检出。运用SolVision AI影像技术，以各式LED基板上瑕疵影像样本训练，经深度学习的AI即可精准地将瑕疵检出并标注。此外亦可指认瑕疵生成的所属区域，达到分区检测的目的。
安规认证标章印刷瑕疵检测
国内外安规认证的标章众多，例如CE、EAC等，各有不同的标章图示。过多的版面信息在大量印刷过程中不易检出多印或漏印的情形，可能影响商品的贩卖及使用。应用SolVision AI影像工具，训练AI模型。训练完成的AI模型即会自动检出并标示所有差异地方，即为版面的印刷瑕疵。
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。
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。
汽车车顶焊缝气孔瑕疵检测解决方案
焊接过程中，气体饱和所形成的气泡无法在焊接过程中及时排出而残留在焊道中，形成焊道气孔瑕疵，可能影响美观及结构质量。运用SolVision AI技术，将各种亮度的焊道气孔瑕疵影像进行标注，藉以训练AI模型，即能不受影像亮度影响检测出焊道上各处的气孔瑕疵。
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。
电脑零组件瑕疵检测解决方案
硬盘支架制造过程出现的瑕疵种类繁多，包括金属的压伤、表面白雾、孔批麟、孔黑等等，透过人工检测不容易逐一检出，然而微小的缺陷在组装过程可能造成孔隙无法对齐等问题发生。使用SolVision工具AI学习瑕疵特征后，能够快速检测出硬盘金属支架上的各类微小瑕疵。
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。
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。