人工目檢疲勞與漏檢風險
長時間檢驗導致微小刮痕、毛邊、凹陷漏檢。我們訓練專屬瑕疵辨識模型，24 小時全天候維持一致的高檢出標準。
AI VISION & AOI INSPECTION
AI 影像辨識與AOI 瑕疵檢測
專為製造業、半導體與精密加工打造。結合工業相機取像、邊緣運算模型與既有 PLC/MES 設備整合， 從概念驗證 (PoC) 到產線上線，助您降低 40% 以上過殺率與目視檢驗人力負擔。
< 30ms邊緣推論延遲
99.5%+瑕疵檢出精準度
SOP五階段敏捷交付
CHALLENGES & SOLUTIONS / 痛點與解方
傳統目檢與舊型 AOI 的瓶頸，我們如何解決？
傳統 Rule-based 光學檢測調參繁複、過殺率居高不下；我們用客製化深度學習模型精準克服。
舊 AOI 誤判與過殺率過高 (Overkill)
傳統幾何特徵難以應對複雜反光、不規則紋理。透過 AI 分類器二次過濾，顯著降低 30%~50% 誤報，減少重工成本。
少量多樣生產換線困難
新料號上線不需重新耗時調整數百個傳統參數，只需少量照片進行遷移學習 (Transfer Learning)，數小時內完成模型適配。
設備老舊難以智慧化
不需淘汰既有機台！我們提供外掛式 Edge AI 運算盒與工業相機，透過 I/O 訊號無縫串接舊機台與 MES 生產看板。
PROCESS / 導入流程
五階段標準導入 SOP，確保投資效益
採用敏捷階段推進，先以低成本 PoC 驗證可行性與辨識率，確認達標才進入產線全面部署。
STAGE 01
需求釐清與光學評估
確認檢測物尺寸、檢測速度、瑕疵類型（刮傷、髒污、缺角）及打光與相機光學規格。
STAGE 02
PoC 概念驗證 (1~2週)
使用客戶提供的代表性樣本進行資料標註與模型試跑，提供實測檢出率與過殺率評估報告。
STAGE 03
軟硬體整合與邊緣優化
依產線環境部署 Edge AI（NVIDIA Jetson / 工控機），整合 PLC I/O 訊號與觸發連動。
STAGE 04
現場實裝與連線測試
於產線實地進行環境光校正、連續作業壓力測試與 MES 生產資料庫串接。
STAGE 05
交付驗收與自主維運培訓
交付完整專案系統架構、模型部署文件、操作手冊與工程團隊維運培訓，確保企業自主維運。
CONSULTATION / 預約評估
預約 30 分鐘 AI 影像／AOI 需求評估
請簡述您的檢測標的與流程痛點，我們將於 1 個工作日內安排資深工程師為您評估技術可行性與 PoC 方案。
