AI視覺(AI Vision)

先構的AI視覺解決方案融合了先進的邊緣運算和深度學習技術，專為工業自動化需求而設計。透過AI視覺系統的精準影像辨識和高速數據處理，能夠即時檢測並標記產品中的瑕疵，進行高精度的測量與分類，大幅提升製造流程的自動化程度與生產效率。

邊緣運算的應用讓影像資料能直接在設備端進行處理，減少傳輸時間並降低數據中心的負擔，不僅提高了運行效率，也有效降低成本，尤其適合對時效性和資料安全有高度要求的工業環境。從電子產品組裝、汽車零件檢測到半導體精密製造，我們的AI視覺系統在多個領域中得到應用，幫助客戶迅速定位缺陷並即時調整製程，實現穩定且高品質的生產線。

透過邊緣運算技術，影像分析可直接在設備端進行，減少延遲並確保數據安全性，讓即時檢測成為可能。

AI視覺系統的應用：製造業自動化的未來

AI視覺系統已成為提升自動化效率和品質控制的關鍵技術，尤其在製造業中，這些系統透過先進的影像辨識與深度學習演算法，為生產線提供高精度且即時的產品檢測、分類與缺陷辨識服務。以下是AI視覺系統在各大產業中的應用範疇：

汽機車

汽車零件缺陷檢測與尺寸量測非常重要，因為汽車零件的品質直接影響到行車安全，AI視覺系統結合深度學習，可自動檢測零件表面是否有刮痕、裂痕或其他瑕疵。此外，系統的高精度量測功能能夠精確判斷每個零件是否符合規格，確保品質無誤。邊緣運算的應用，則讓檢測更為即時，並可節省大量的數據傳輸成本。

食品與包裝

在食品包裝和標籤檢測中，AI視覺系統可以快速辨識包裝是否完好，標籤是否正確黏貼或印刷。系統可以檢查生產批次與有效日期等關鍵訊息，確保產品的合格率與標準化。也可直接進行食品的外型與尺寸判定。

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產品組裝

組裝過程往往包含了數以百計的零件，任何微小的誤差都可能導致產品功能不良，甚至影響整體生產線的效率。AI視覺技術通過先進的影像辨識和深度學習算法，能夠即時監測每個零件的放置位置、角度和對齊精度，快速檢測錯誤並將不合格零件排除。

金屬加工

AI視覺技術在金屬加工檢查中具備多方面的效益，不僅可以提升品質檢查的效率，還能有效降低人工檢查的成本。傳統的金屬加工檢查流程通常依賴人工，這不僅耗時，且容易因人員疲勞或判斷誤差導致缺陷未被檢出。而AI視覺技術能快速、精確地辨識各種瑕疵，如表面刮痕、裂縫、變形等，確保每件產品的品質符合標準。

能源產業

AI視覺系統能自動檢測電容組裝中的瑕疵，例如焊接不良、元件錯位、外觀缺陷等，並通過高速檢測即時識別問題，確保每個電容的品質達標。此技術不僅能大幅減少不良品流入後續製程的風險，還能降低人工檢查的成本，有效提升生產線的良率與穩定性。

餐飲服務

AI視覺系統能精準辨識菜品的擺盤、分量和外觀，並與設定的標準圖片進行比對。一旦檢測出品項錯誤或擺盤不合規定，系統會立即提醒廚房人員進行調整，避免因誤餐或品項錯誤而帶來的顧客不滿。此外，AI視覺還能協助廚房人員確認每道菜的完整性，確保主食、配料、裝飾都正確無誤地呈現。

伺服器

AI視覺系統通過機器學習，能快速辨識各種組裝瑕疵，例如零件缺失、變形等，確保每個產品符合標準進行組裝。此技術可進行高精度的檢查，並實現全面的自動化檢測，提高生產效率，減少人力負擔。

資通訊

資通訊產品的製造過程中，零件的尺寸微小且組裝精度要求高，任何細微的錯誤都可能導致成品無法正常運作。AI視覺系統的高速影像辨識技術能即時偵測錯位、漏裝等問題，確保組裝過程的精準度。

醫療器材

隱形眼鏡的生產過程中，任何細微的瑕疵都可能影響到產品的安全與顧客的使用體驗。AI視覺技術為隱形眼鏡生產帶來了高度自動化的品質檢查，幫助工廠快速且精準地檢測隱形眼鏡是否存在缺件、缺水、髒污、雜質或液體不足等問題，確保每片隱形眼鏡都符合嚴格的品質標準。

AI視覺模型三步驟

透過三個步驟來進行AI視覺模型的建立、訓練、評估。

標註照片

在訓練 AI 視覺模型之前，數據準備是至關重要的。標註照片的過程包括：

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✔ 收集數據：收集包含目標物件的高質量圖片，確保數據多樣化，覆蓋不同場景、光線、角度等條件。
✔ 圖片標註：使用工具對圖片中的物件進行標記，定義邊界框（Bounding Box）、多邊形區域或分類標籤。
✔ 格式輸出：將標註結果保存為適合模型的格式。這一步決定了模型的數據質量，直接影響模型的準確性。

訓練調整

將標註好的數據導入 AI 模型進行訓練，具體過程包括：

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✔ 模型選擇： 選擇適合的模型架構，根據需求決定模型的精度與速度平衡。
✔ 模型訓練：使用標註數據進行多次迭代（Epoch），優化模型參數。
✔ 設定超參數:（如學習率、Batch Size、數據增強方法）以提升訓練效率和效果。
✔ ​持續調整： 根據訓練過程中的損失函數曲線和準確度表現，不斷調整模型結構或超參數。 目標是讓模型從數據中學習到有效的特徵，並對未來未見過的數據進行準確預測。

模型評估

完成訓練後，模型需要進行嚴格的評估，確保其能在實際應用中達到預期表現：

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✔ 驗證數據測試： 使用未參與訓練的驗證數據評估模型準確性（如 Precision、Recall、F1 Score）。
✔ 混淆矩陣與指標分析：生成混淆矩陣以檢查模型的預測錯誤分布，分析 False Positives 和 False Negatives。
✔ 真實場景測試：將模型應用到實際場景中，檢查是否能處理現實中的噪聲與複雜度。
✔ 微調： 根據測試結果，可能需要針對特定問題進行模型的微調（例如重新標註部分數據或調整訓練流程）。

AI視覺專案開發流程

需求調查

針對AI視覺應用於產品、流程、品質情境進行訪談，確認客戶需求與投資回收年限。

資料蒐集

針對專案情境，進行相關資料的收集與分類，如資料不足則以增生資料來替代。

模型評估

以AI視覺模型三步驟，進行初步模型的訓練與評估，確認可行性。

報價成交

提供報價單後，再次檢討規格與價格後，達成交易條件，明確訂單成立。​

設計製作

以AI視覺為主題，進行設備的設計、加工、製作、組裝、試車後，進行交付。