現今紗場依舊多以人工檢測為主，漏檢率高且耗費工時長，紗線瑕疵如：紙管汙點、變形、汙紗、破紗、拋紗、毛絲、雙色紗等種類眾多，使人工檢測不利於實際品質要求，自動光學檢測(AOI)面對不固定瑕疵時亦難以檢測，且誤判率高，仍需人工複檢。為使勞力成本配置於更有效益的工作上，紗線檢測應尋求更高效率的檢測解決方案。 使用 SolVision 的 Segmentation 技術，針對紙管及紗線上多種瑕疵進行特徵提取，做出 AI 模型的訓練，使 AI 學習辨識瑕疵特徵，快速且精準地找出各項缺陷，有效改善檢測速率、成品良率並降低品檢負擔，隨著學習件數的增加，能持續優化 AI 辨別瑕疵的能力，亦可將學習成果快速導入各項產線之中。