判定標準不一致
不同人員對同一瑕疵可能有不同判斷。
AI VISION · AOI INSPECTION
AI 視覺檢測與 AOI 瑕疵辨識
AI 視覺檢測與 AOI 瑕疵辨識
從產品照片到現場導入
將人工目檢、產品照片與品質判定流程，轉成可追蹤、可重複、可持續優化的 AI 視覺檢測系統。
先確認影像、樣本與判定條件，再評估 PoC 與現場整合，不預設所有產品都適用。
VISION INSPECTION
PART_0217IMAGE CAPTURE
判定OK / NG
缺陷分類尺寸量測品質留存
QUALITY CHALLENGES
人工檢測常見的四個問題
先把判定差異、耗時與資料斷點說清楚，再選擇合適的檢測方法。
大量產品檢查耗時
人工逐件確認會占用大量人力。
NG 原因沒有系統化留存
檢查完成後，只留下 OK / NG，卻沒有可分析的缺陷資料。
傳統規則難描述複雜瑕疵
刮痕、污點、表面異常等問題，不一定能用固定門檻處理。
IMPLEMENTATION FLOW
恒構 AI 視覺檢測導入流程
從一批可討論的影像開始，逐步驗證模型、判定與現場流程。
- 01
產品與需求確認
釐清檢測位置、缺陷定義與判定目標。
- 02
收集 OK / NG 照片
由客戶提供，或由恒構協助現場拍攝。
- 03
樣本整理與標註
建立可追溯的分類與標註規則。
- 04
AI 模型訓練與驗證
以獨立樣本檢查辨識表現與限制。
- 05
OK / NG 與缺陷分類測試
檢視誤判、漏判及不同缺陷類型。
- 06
軟體、相機與現場流程整合
依設備條件串接影像擷取與結果輸出。
- 07
品質資料留存與持續優化
保留判定紀錄，讓後續調整有資料依據。
DETECTION SCOPE
可應用的檢測項目
AOI 視覺檢測與 AI 瑕疵檢測可涵蓋外觀瑕疵、工業影像辨識、尺寸量測與製程品質檢測等需求。
是否適用仍需依產品材質、光線、相機解析度、瑕疵尺寸與樣本數進行評估。
METHOD COMPARISON
AI 視覺檢測與傳統 AOI 有什麼差別？
兩者不是互相取代；實際專案可依需求結合規則量測與 AI 瑕疵分類。
| 比較面向 | 傳統 AOI | AI 視覺檢測 |
|---|---|---|
| 判定方式 | 固定規則 | 從樣本學習特徵 |
| 常見應用 | 尺寸、位置、邊緣、顏色門檻 | 不規則瑕疵與外觀變化 |
| 適合條件 | 規格明確時效果佳 | 樣本具代表性且影像穩定 |
| 後續調整 | 調整規則與門檻 | 可隨資料持續優化 |
START SMALL
先做 PoC，再決定是否正式導入
不需要一開始就購買完整 AOI 機台。可以先從一種產品、一組相機、一批 OK / NG 照片與一個明確判定項目開始驗證。
PoC 主要確認
- 影像是否穩定
- 瑕疵是否可辨識
- 樣本是否足夠
- 誤判與漏判狀況
- 是否值得進一步導入
SYSTEM ARCHITECTURE
可依現場需求逐步整合
實際架構依現場設備與製程需求調整。
- 工業相機／一般攝影機
- 影像擷取
- AI／AOI 判定
- OK／NG
- 缺陷分類
- Excel／CSV／Database
- 品質分析與追蹤
SUITABLE SCENARIOS
適合哪些情境？
是否能導入仍取決於產品、影像條件、缺陷定義與現場流程。
電子零件塑膠射出五金件機構件組裝件表面品質檢查重複性人工目檢產品照片分類製程品質記錄
ENGINEERING CASE
從 Golden 樣本建立可驗證的檢測流程
了解如何分開工作站 repeatability、Golden offset 與尺寸量測，再決定 AI 與工程規則如何搭配。
AI 視覺檢測工程驗證案例
從產品照片、Current-Station Baseline、OK／NG 二元判定到 px → mm calibration，整理實際工程驗證方法。
FAQ
AI 視覺檢測常見問題
AI 視覺檢測一定需要大量照片嗎？
視問題難度而定。單純 OK / NG、固定角度與穩定環境所需資料量通常較低；瑕疵種類多、外觀變化大時，需要更多具代表性的樣本。
可以先提供照片評估嗎？
可以。可先提供產品 OK / NG 樣本照片，初步確認影像條件與檢測可行性，再決定是否進一步進行 PoC。
一定要更換現場相機嗎？
不一定。會先評估現有相機的解析度、鏡頭、光源與拍攝穩定性，若足以支援檢測，可優先沿用。
可以做尺寸量測嗎？
可以評估，但尺寸量測需要穩定的相機位置、鏡頭、標定與基準，與單純 AI 瑕疵分類的條件不同。
可以整合到現有產線嗎？
可以依現場系統評估，包含影像擷取、資料輸出、CSV / Excel / Database 或其他流程整合。
NEXT STEP
免費需求評估
先提供產品照片，確認是否值得做
如果你目前有人工目檢、外觀瑕疵判定、OK / NG 分類或尺寸確認需求，可以先提供產品照片與目前判定方式。