Solvision 让机器视觉变得更智能和方便
Solvision运用深度学习让机器仿如人脑一样能自我学习，可轻易的辨识传统光学检测(AOI)难以检测的不规律瑕疵及特征，如脏污、刮痕、裂缝、毛边等等。Solvision亦可用来实时又正确地将物件分类及分级，及引导机器人自动找寻正确工作路径。无论是「监督式学习」或较的「非监督式学习」，使用者仅需提供Solvision少量样本自我学习，即能省去耗时并需客制化的软件编写，大幅降低导入机器视觉的门坎。除了辨识外，Solvision已与品牌机器人串联，当软件辨识完毕，其后续所需的取放动作，均能透过机器人轻松自如地完成任务，充份达成产线自动化的境界。
| 1、字体识别 | |
 | ● 食品＆饮料业 ● 制药品 ● 半导体封装 ● 包装业 ● 金属及塑料加工 |
| 2、瑕疵检测 | |
 | ● 电子产品 ● 橡塑料物件 ● 纺织及鞋 ● 金属加工件 ● 医疗器材 |
| 3、机器人自动路径引导 | |
 | ● 汽机车部品涂胶 ● 鞋业喷胶、打磨 ● 金属抛光、研磨、去毛边 ● 大型金属、橡塑料物件检测 |
| 4、物件比对&分级 | |
 | ● 纺织布品 ● 农产品 ● 物流业 ● 包装业 |
| 5、快速物件分类 | |
 | ● 医疗器材 ● 物料或仓储管理 ● 电商物流业 |
| 6、特征点辨识与定位 | |
 | ● 物流业 ● 包装业 ● 机器人物件取放 ● 人体动作判读 |
Solvision 机器人视觉系统使用环境需求
