制造业
制造机器视觉将检查、验证、计数和机器人处理联系起来。从接线和笔记本电脑构建到焊接、垫片和机加工零件，它可以发现缺陷和缺失物品、更新库存并指导 CNC 和装配操作的 3D 箱拣选。
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。
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塑胶零件料箱取放
所罗门屡获殊荣的AccuPick 3D智能取放系统，融合了3D机器视觉和深度学习的创新取放技术，让机器人具有类似人的视觉与大脑一样的思考能力，显着提高机器人执行的精确力度。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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