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所罗门屡获创新奖的AccuPick.是一 款智能3D视觉机器人取放系统.采用先进的3D视觉和AI技术.凌乱摆放的工件/物件不需任何作业员协助，即可透过快速、易操作的3D视觉系统，导引优傲机器人精准完成任务，即使是不易辨识的特征或图像: AccuPick也能快速识别帮助优傲工业机器人执行从前认为不可能 或难以故到的取放任务 .是您看能拾取的*佳解决方案。
AccuPick 3D让机器人能在3D空间中，辨识形状复杂或外形相同的物件，因此即使物料箱中的物件摆放凌乱，优傲机器人仍可达到零失误的精准物件取放与分类。而3D视觉导引优傲机器人Solmotion则透过特征辨识，快速而精准确认工件的3D位置与方向，让机器人能进行产品组装、检验、密封、焊接等作业。
AccuPick 3D辨识形状复杂的物件，不需CAD档案，只要直接输入多张物件的影像，即可透过深度学习自我训练辨识能力，无需耗时撰写训练程序。而系统透过3D扫描仪Solscan取得工件的快照，可立即比对与计算机器人移动的路线，可应用于鞋子黏合、金属与塑料射出成型质量检验、汽车零件封装、马达焊接等作业。
所罗门的AI机器视觉软件Solvision能进一步侦测瑕疵品，或是不易发现的裂隙、刮痕、污渍与各种瑕疵等质量问题。Solvision能与六轴(six-axis)或SCARA等各式机器人，以及Solscan无缝集成，如此一来产品即可自动依检验状况直接分类。
人工智能缩短辨识教导时间一
AccuPick 3D让机器人能在3D空间中，辨识形状复杂或外形相同的物件，因此即使物料箱中的物件摆放凌乱，优傲机器人仍可达到零失误的精准物件取放与分类。而3D视觉导引优傲机器人Solmotion则透过特征辨识，快速而精准确认工件的3D位置与方向，让机器人能进行产品组装、检验、密封、焊接等作业。
AccuPick 3D辨识形状复杂的物件，不需CAD档案，只要直接输入多张物件的影像，即可透过深度学习自我训练辨识能力，无需耗时撰写训练程序。而系统透过3D扫描仪Solscan取得工件的快照，可立即比对与计算机器人移动的路线，可应用于鞋子黏合、金属与塑料射出成型质量检验、汽车零件封装、马达焊接等作业。
所罗门的AI机器视觉软件Solvision能进一步侦测瑕疵品，或是不易发现的裂隙、刮痕、污渍与各种瑕疵等质量问题。Solvision能与六轴(six-axis)或SCARA等各式机器人，以及Solscan无缝集成，如此一来产品即可自动依检验状况直接分类。
人工智能缩短辨识教导时间一
柔性制造换线快，免CAD适用行业应用广
r教导」机器如何辨识物件在三维空间中各种摆放状态通常需费时调试。但是无论物件的复杂度或种类，AccuPick都能透过深度学习让机器快速识别物件，节省工程师「教导」机器建模时间70%以上，即使物件无CAD文件也不是问题。
●支持全球主要机器人***-
多轴全控免编程、免示教
AccuPick提供开放式平台. 已与全球16个主要***机器人完成集成，可支持的***名单仍持续增加中;同时亦能与罗克韦尔、西门子、三菱及欧姆龙等主要***PLC联结使用。只要按照操作指南，即可轻松上手.无需费时学习各***机器人的示教器或运动控制器。
所罗门将AI与3D视觉系统进一步集成，强化机器手臂辨识能力。Solomon 3D视觉可测量物体三维座标信息，包括物件高度与深度，因此较之传统2D若将其运用在机器手臂上，可让手臂的抓取动作更佳精准，省去需事先排列整齐的工序。但若当物件体积过小且形状复杂，则需再进一步倚靠人工智能(AI)的辅助。
机器手臂集成视觉的应用在制造现场相当普遍，除了常见的瑕疵检测、上下料之外，包括涂装、焊接、搬运等，只要当移动路径属于不规则、环境变异大的情况下，机器手臂无法再单纯地仅靠指令进行定点移动，因此必须集成视觉让手臂「长眼睛」，让机器手臂可执行更复杂的移动。
机器视觉又可分为2D与3D，两者差别在于前者只局限于X、Y方向的平面测量，而3D视觉则可取得Z方向的位置信息，可进一步掌握物体的全貌。但相对因2D的局限性造成功能有限，因此3D视觉在机器手臂的市场中更占有优势。
浅谈2D视觉与3D视觉在技术上的差异，所罗门(Solomon)董事长陈政隆解释，2D成像系透过一般工业相机即可输出影像。但3D成像的过程更复杂、技术难度高。从光学结构来看，大致上又可分类为精度较低的立体视觉(Stereo Vision)、飞时测距(Time of Flight，TOF)，以及精度较高的结构光(Structured Light)，其较常应用于工业领域。
所罗门将AI与3D视觉系统进一步集成，强化机器手臂辨识能力。Solomon 3D视觉可测量物体三维座标信息，包括物件高度与深度，因此较之传统2D若将其运用在机器手臂上，可让手臂的抓取动作更佳精准，省去需事先排列整齐的工序。但若当物件体积过小且形状复杂，则需再进一步倚靠人工智能(AI)的辅助。
机器手臂集成视觉的应用在制造现场相当普遍，除了常见的瑕疵检测、上下料之外，包括涂装、焊接、搬运等，只要当移动路径属于不规则、环境变异大的情况下，机器手臂无法再单纯地仅靠指令进行定点移动，因此必须集成视觉让手臂「长眼睛」，让机器手臂可执行更复杂的移动。
机器视觉又可分为2D与3D，两者差别在于前者只局限于X、Y方向的平面测量，而3D视觉则可取得Z方向的位置信息，可进一步掌握物体的全貌。但相对因2D的局限性造成功能有限，因此3D视觉在机器手臂的市场中更占有优势。
浅谈2D视觉与3D视觉在技术上的差异，所罗门(Solomon)董事长陈政隆解释，2D成像系透过一般工业相机即可输出影像。但3D成像的过程更复杂、技术难度高。从光学结构来看，大致上又可分类为精度较低的立体视觉(Stereo Vision)、飞时测距(Time of Flight，TOF)，以及精度较高的结构光(Structured Light)，其较常应用于工业领域。
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