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AI 瑕疵檢測方案
當 AI 隨著科技日新月異，不禁讓人好奇，究竟 AI 如何帶來效益呢？又和傳統 AOI 有什麼區別呢？
科技的發展日新月異，人工智慧技術成為各產業重要的課題，AI 的應用範疇非常廣泛，例如預防維運、供應鏈的優化以及視覺檢測，而其中最運用最多的不外乎就是視覺檢測了。AI 視覺瑕疵檢測是一種利用人工智慧技術自動檢測產品或製程中的瑕疵或缺陷的方法，此檢測方法基於機器學習和深度學習等技術，使用大量的圖資來訓練並優化模型，以便能夠辨識和分類不同種類的瑕疵。
隨著 GPU 功能逐漸強大，加上 AI 研究的興起，許多產業積極堆動數位轉型，製造業就是這當中有最明顯改變的產業之一；在製造業中，AI 瑕疵檢測可以應用於許多領域，包括電子元件、汽車零配件、半導體和食品包裝等，應用於此的主要目的是為了提高檢測的效率和產品精確度，同時減少人為錯誤和生產中的瑕疵，進而確保生產品質有符合客戶需求。
AI vs. AOI
目前多數的製造業還是維持著利用自動光學檢測 (AOI；Automated Optical Inspection) 來做產品的檢測，AOI 的檢測原理是以設定好的參數為基準進行邏輯判斷，大幅改良了過往習慣以人力使用光學儀器進行檢測的缺點；不過儘管 AOI 的技術經過數十年的淬鍊，已經非常的成熟完整，可以充分地取代人工目檢，然而隨著消費市場的變化，製造業少量並多樣化的比例逐漸變高，檢測條件越來越多元，單只透過規則化的標準辨識瑕疵，會遇到許多無法突破的瓶頸，包含難以精準定義不規則的瑕疵或是不容易辨識出非預期的瑕疵，這些問題都會造成製程上的浪費， AOI 所難以克服的問題就需要更靈活的機制來輔助機器做出判斷。
AI 技術的成熟，正好得以彌補 AOI 的缺點，提高檢測效率並有效降低過殺；而在 AI 導入初期，數據量較少的情況下，難以保證實際上線的準確率，AOI 這時則可以輔助快速收集數據，縮短模型收斂時間，也因此「AOI+AI」來提高檢測準確率已逐漸成為主流的方法。
雖然 AOI 及 AI 常被放在一起比較，但實際上兩者並不是替代品，而是相輔相成的存在；基於使用原理的不同，針對其優劣勢有不同的應用場景，對應需求選擇效果最好的方式才能協助客戶事半功倍。
AI 視覺檢測的益處
近年來，終端客戶為了達到大眾對商品的期待，對產品的標準越發嚴苛，許多企業開始要求製造商使用 AI 技術確保產品的品質。AI 透過餵養大量數據集，不斷進行深度學習進而辨別檢測條件複雜的瑕疵，準確率會隨著圖庫的增加而提升，對於環境變異的容忍度也比較高，能夠很快的應對改變，提高品質管控能力，與 AOI 相較之下能夠達到提升生產效益、降低生產成本並保障產品良率。
AI 視覺瑕疵檢測在運用上有以下幾個特點：
1. 加快檢測速度
→ 以成熟的 AI 檢測模型，搭配完整的光學硬體，增加影像辨識的精確度，提升軟體可靠性及辨識速度
2. 提高檢測準確率
→ 持續蒐集瑕疵樣本，並完成資料前處理，透過多次的模型訓練，更符合產線檢測需求
3. 可辨識複雜瑕疵
→ 精準標註瑕疵的特徵及範圍，讓 AI 模型自主學習，精確辨識多樣化的瑕疵種類
4. 檢測資料數據化
→ 蒐集檢測結果並定期產出報告，利於回頭檢視製程上的問題並進行修正
「如何讓 AI 技術在產線上達到最大的效能？」始終是企業在導入 AI 的重要課題，偲倢科技提供成熟完整的 AI 視覺瑕疵檢測方案導入流程，以簡單好上手的使用介面、可靈活迭代的多樣模型和開放的生態系統，幫助 AI 技術在產線上發揮無限價值！