石化业
塑料和橡胶检测中，模制零件的每次注射都会有所不同，而柔性材料的情况不会出现两次相同的情况。这些部署显示了吸收这种变化的缺陷检查，机器人拾取固定自动化无法抓取的化合物和模制零件。
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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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