電源供應器內部元件及線路多元且複雜，檢測接點時容易受到背景干擾而影響視覺判斷。另一方面，線材屬易變形的材質，依組裝人員的不同而呈現不同排列、收納情形。以上因素使人工及傳統光學檢測皆不易執行，難以於產線端有效管控產品品質。 使用所羅門 SolVision 的 Segmentation 技術，依據影像中線材顏色及端子台組接情形定義正確及錯誤的特徵樣態並訓練 AI 模型。經訓練的 AI 模型可以精準地偵測並定位線材錯接的瑕疵，即時將不良品檢出。