1.安全针头组装瑕疵检测解决方案

检测难点

医用安全针头为透明或白色的塑胶件，其材质与纹路使得辨识不易，不论以人眼或自动光学检测(AOI)方法皆容易造成误判，导致组装错误且无法有效检出。

解决方案

运用SolVision 3D视觉检测平台的实例切割技术针对白色与透明塑胶件的各种纹路与形状做AI模型训练，可有效检出塑胶件的组装错误，同时提高缺陷检测的效率，使整体制程更为完善。

检测结果

2.透明点滴袋标签辨识解决方案

检测难点

静脉输液产线常运用同一输送带将已填充的点滴袋送至包装端，再以人工形式将不同规格的输液分类包装。由于各式输液在袋体上打印标签的位置不一，无法以一般光学检测取代人工进行品项分类

解决方案

运用SolVision 3D视觉检测平台的实例切割技术针对点滴袋体上的名称、浓度、容量等图像信息训练AI模型，学习图像特征，借此快速辨识并分类各式输液品项

检测结果

3.液体沉淀物AI检测解决方案

检测难点

液体生技药品常以透明瓶装保存，其异物检测程序多采人工检视清澈度，确认是否有沉淀物产生

由于透明瓶装的反光特性、受测物沉淀情形不一等因素，使瓶装药品的检测无法以一般光学检测取代人力执行，产品质量把控及生产效率受到极大挑战。

解决方案

运用SolVision 3D视觉检测平台的分类功能创建A学习模组，从资料库中的图像样本特征判断沉淀情形。

透过深度学习技术，可辨识不同颜色液体的沉淀情形，并精准分辨7种不同的沉淀样态，进而判断内容物的品质。

检测结果

文章来源：所罗门3D视觉

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