OCR 光学字符识别
工业 OCR 读取文档扫描仪从未设计过的标记：蚀刻在金属上的字符、在反光帽上弯曲的字符或因过程本身而模糊的字符。这些部署显示了捕获到可追溯系统中的序列号和批次代码，无需手动键入。
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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基于 OCR 与缺陷检测的 AI 产品标签检测
SolVision 结合基于 AI 的 OCR 与缺陷检测，对电子产品标签进行检测，识别受损字符，并将印刷信息数字化，用于生产和库存管理。
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使用AI进行瓶盖检测
基于AI的瓶盖检测利用SolVision在高速生产线上对反光铝制瓶盖进行实时OCR识别，读取批号与生产日期。
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使用 AI 进行车牌辨识和海运货柜号码识别
META-aivi 的 AR + AI 解决方案提高自行车车架生产的管材计数准确性和效率，减少错误并提升生产力。
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汽车引擎号码OCR字符识别
借由Solvision AI视觉检测技术，快速、准确识别汽车引擎上的字符，减少人工目视识别错误，提升效率。
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META-aivi 智能厂务管理
巡检制度是否落实、管理执行效率高低、异常讯息上报速率等因素，都与企业生产效率与安全性息息相关，也因此巡检、维修成为各行业工厂，最重要的工作之一，越来越受管理单位的重视。但由于长期以来机电设施的维护还存在规范不足、制度不清晰、涵盖范围不完全等问题，为了满足设备管理单位对机电设备管理日益增加的需求，将运行中的机电设备的仪表数值建入设备维护管理系统，已成为厂务设施能否进行智慧化管理的重要过程。
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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。
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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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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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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。
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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。
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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。
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