生技医疗业
制药人工智能检查，漏掉的颗粒或填充错误到达患者手中，反光泡罩薄膜使传统摄像头失明。这些部署显示以生产线速度检查无菌产品是否存在与规则差异太大的缺陷，并记录每个结果。
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。
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医疗手术器械的AI识别与分类
使用 META-aivi 优化手术器械准备，以增强病人安全。可节省 60% 的时间，实现 100% 物品识别准确率。
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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。
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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！
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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。
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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。
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