SolVision 的人工智慧 OCR 可實現精確的自動車牌識別 (ALPR) 和貨櫃號碼識別，從而增強貨運作業。

藉由Solvision AI視覺檢測技術，快速、準確辨識汽車引擎上的字元，減少人工目視辨識錯誤，提升效率。

導入META-aivi智能廠務巡檢系統，利用所羅門先進的機器視覺與人工智慧執行光學字元辨識(Optical Character Recognition, OCR)，以各式字樣的形狀、號碼等影像樣本訓練AI模型，訓練完成的AI模型即可透過鏡頭偵測機台上的數據，自動且即時地將AI判別的數值轉為數位化資訊，並傳送至雲端建立巡檢報表，讓管理者可以便捷的透過行動裝置，一手掌握工廠巡檢狀況。

運用META-aivi快速進行設備儀表數值監控，改善人工抄寫的失誤率及低效，一舉提升儀表數據數位化。

大型抽水站是供給工業與民生用水的基礎設施，如何確保人員的操作步驟是否正確以及確保機台設備的狀態、數值，是否在正常範圍內並妥善整合可靠的安防警示系統，使廠區人員能即時得知廠內資訊並且在第一時間了解機台異常狀況以便進行搶修，是公共工程的首要之務。

目前仍採用人力進行自行車車身號碼的辨識與登錄，耗費人工且效率低，若使用AOI進行字元辨識，因不鏽鋼管表面為圓弧曲面，打光容易造成反射，不論以人工或者AOI檢測，針對曲面、反光不鏽鋼管上字樣的辨識皆較為困難。所羅門結合機器視覺與人工智慧，對於光學字元辨識可以得到極佳的辨識效果。

引擎號碼以烙印方式印刷在引擎上，容易受到干擾，字體、背景明暗不均的情形，不易在產線上快速識別引擎上的編碼。運用SolVision AI技術，以不同亮度的影像樣本訓練執行光學字元辨識(OCR)，將影像中引擎號碼轉為數值，即時登錄至原廠資料庫系統中與車身號碼連結。

輪胎在製程的環節經歷許多高壓、高負荷與高溫差的工序，使內胎表面字跡模糊且刷色深淺不齊，影響內胎編碼的辨識度，不利於人工辨識與傳統AOI檢測。利用SolVision工具，針對輪胎內胎編碼的數字與形狀進行拍攝，進行AI模型訓練，能成功辨識，有效改善編碼辨識的正確率。