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
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。
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。
组装电路板(PCBA)制程优化解决方案
PCBA上面集成了不同功能的电子组件、插槽及各种芯片组，制造流程繁琐，如何提升PCBA插件及组装的正确率，是良率提升的关键。SolVision AI瑕疵检测系统，学习多张PCBA的影像做AI训练，可辨检测细微瑕疵，使PCBA制成优化，效率大幅提升。
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。
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。
积层陶瓷电容制程优化解决方案
SMD电容体积较小，观察缺陷需在显微镜等级的微观工具下观察，且因MLCC非常脆弱，检测过程也须非常小心，困难度极高。使用SolVision工具，学习电极上凸出部分的瑕疵形状及位置，建立AI模型，在AI学习瑕疵特征之后，即可快速检测电容凸出部分的缺陷，大幅提升整体制程的良率。
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。
组装电路板(PCBA)制程优化解决方案
PCBA上面集成了不同功能的电子组件、插槽及各种芯片组，制造流程繁琐，如何提升PCBA插件及组装的正确率，是良率提升的关键。SolVision AI瑕疵检测系统，学习多张PCBA的影像做AI训练，可辨检测细微瑕疵，使PCBA制成优化，效率大幅提升。
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。
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。
积层陶瓷电容制程优化解决方案
SMD电容体积较小，观察缺陷需在显微镜等级的微观工具下观察，且因MLCC非常脆弱，检测过程也须非常小心，困难度极高。使用SolVision工具，学习电极上凸出部分的瑕疵形状及位置，建立AI模型，在AI学习瑕疵特征之后，即可快速检测电容凸出部分的缺陷，大幅提升整体制程的良率。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
SMT制程的回焊短路检测解决方案
SMT制程回焊过程中，过多锡膏量或是印刷偏移可能导致锡球间短路，过去以人工方式检测，效率不彰。SMT多余锡膏在高温下的流动型态无法预测，难以传统AOI检出。运用SolVision AI技术，将SMT制程影像样本中的回焊短路瑕疵定位并标注，训练AI模型。可轻易检出锡球间短路情形。
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。