晶圓/晶片缺陷檢測更精準
AI 算法能夠準確識別晶圓/晶片表面的細微刮痕、污點、凹陷等奈米級缺陷，而傳統AOI對這些微小缺陷的檢測能力有限。
自動化分類缺陷類型
AI 不僅能檢測出缺陷存在，還能根據缺陷特徵（形狀、大小等）自動將其分類為劃痕、異物附著等不同類型，為後續分析和處理提供依據。
圖案缺陷檢測能力更強
AI 視覺系統能準確檢測晶圓/晶片上的線路圖案是否存在斷路、短路等缺陷,傳統 AOI 在這方面的能力較弱。
大幅提升檢測效率
AI 檢測速度遠快於傳統 AOI，可以實現高產量、在線檢測，不影響生產節奏，提高了製程效率。
減少人工干預和主觀誤差
AI 檢測具有自動化和智能化優勢，減少了人工操作帶來的主觀判斷偏差，大幅提高了檢測品質的一致性。
提升導光板/擴散板缺陷檢測能力
光電/面板產品對導光板/擴散板的均勻度要求極高，任何細微的劃痕、污點或變形都可能造成亮暗不均。AI 視覺算法能夠高精度檢測這些微小缺陷，傳統 AOI 在這方面能力有限。
準確檢測精細電路圖形缺陷
面板上的金屬導電層和線路圖案線寬越來越小，傳統 AOI 很難完全檢測出斷路、碎裂等細微缺陷。AI 視覺系統憑藉強大的模式識別能力，可高準確度檢測這類精細電路缺陷。
提高彩色濾光片/CF 缺陷檢出率
彩色濾光片缺陷種類繁多，需要檢測亮點、暗點、汙染等多種異常情況。AI 技術能同步檢測多種缺陷類型，檢出率遠高於僅檢測單一缺陷的傳統 AOI。
AOI 運用高速高精度視覺處理科技自動檢測 PCB/IC/電子零件上各種不同貼裝錯誤及焊接缺陷。
PCB/IC/電子零件的範圍可從細間距高密度板到低密度大尺寸板。
並可提供線上檢測方案，以提高生產效率，及焊接品質。
通過使用 AOI 作為减少缺陷的工具，在裝配工藝過程的早期查找和消除錯誤，以實現良好的過程控制。
早期發現缺陷將避免將壞板送到隨後的裝配階段。
AOI 將减少修理成本將避免報廢不可修理的 PCB/IC/電子零件。
提升複雜金屬/機械零件缺陷檢測能力
機械和車輛零件往往形狀複雜，AI 算法能更好地識別出這些異形、高精度零件上的細微缺陷，如裂紋、劃傷、變形等，提高了檢測覆蓋率和準確度。
應對多種金屬材質和表面特性
不同金屬如鋼鐵、鋁合金的反光特性不同，傳統 AOI 很難一次覆蓋所有情況。AI 系統能根據大量樣本數據自適應學習，靈活應對各種金屬材質和表面狀態。
提高關鍵功能零件的缺陷檢出能力
對於機械和車輛的核心功能零件，如發動機缸體、剎車盤等，AI 能更精准檢測出可能影響使用安全和使用壽命的微小缺陷，提高關鍵零件的質量把控能力。
縮短複雜產品的檢測編程時間
機械和車輛產品種類繁多，傳統 AOI 需要對每個新產品重新編寫檢測程序。AI 系統能夠快速學習並適應新產品，大大縮短了編程部署的時間。
提高高速流水線檢測的適應能力
機械和車輛生產線運作速度往往很快，產品運動加快了檢測難度。AI 視覺檢測算法能更好地應對高速運動情況，保證檢測穩定性。
即時問題發現排除
使用 AOI 驗布機或塑膠機台可即時發現瑕疵，使工廠當場解決問題，減少不良品召回和浪費。出貨前找出瑕疵有助於提高客戶滿意度，增加重複訂單的可能性。
減少人為的誤差
AOI 驗布機或塑膠機台取代人工前，工廠工人必須長時間用肉眼進行瑕疵辨識。人為錯誤、疲勞和光線不足都會影響人工檢查，導致缺陷的產品不知不覺中放行通過。AOI 驗布機或塑膠機台能減少這樣的風險。
減少客戶投訴率，提高投資報酬率
如果餵入識別模型夠多，使用 AOI 可以輕鬆檢測多樣性面料瑕疵。不僅檢驗過程環節少，減少人為疏失。 工廠可以承接大宗訂單，增加盈利潛力和投資回報。
降低生產成本
人工在驗布的集中力維持到 20-30 分鐘已是極限，超過則產生疲勞，長期作業對眼睛健康有害。 自動驗布機有效解決人員流動、人工疲勞、招工困難等引起產能波動的問題。
更精確檢測食品表面缺陷
AI 算法能更好識別食品表面細微的刮痕、裂痕、凹陷等缺陷，傳統 AOI 對這些微小缺陷的檢測能力較差。
準確識別食品內部異物
借助 X 射線或紅外線等輔助設備，AI 能有效檢測食品內部是否存在異物、雜質、金屬物等,提高食品內在品質把控。
自動識別食品造型和分級
AI 能根據形狀、尺寸等參數對食品進行分級分選，確保符合規格標準，有助於產品包裝和出貨。
快速檢測食品包裝完整性
AI 可自動檢測食品包裝是否存在破損、密封不良等問題，即時發現運輸過程中的意外損壞。
提高對醫療器材表面細微缺陷的檢測能力
AI 算法能精準識別醫療器材如注射器、導管等表面的細微劃痕、毛刺、凹陷等奈米級缺陷。傳統 AOI 對這些微小缺陷的檢測能力有限。
準確檢測醫療包裝完整性
AI 視覺系統能自動檢測醫療物品包裝是否存在破損、密封不良等問題，確保無菌保障的完整性，避免運輸過程中的污染風險。
實現醫療標識字符識別
一些醫療物品會印有複雜標識如批號、有效期等，AI 具備強大的光學字符識別 (OCR) 能力，能準確識別和檢查這些標識資訊的正確性。
提高檢測效率，減少人工風險
AI 檢測過程自動化程度高，檢測速度快，可實現高產量在線檢測，減少人工操作帶來的安全風險和判斷偏差，提高檢測品質一致性。
缺陷檢測精準度提升
AI 能通過深度學習從大量數據中學習微小、複雜缺陷特徵，檢測能力超越人眼。但也需要採集高品質影像，對極小缺陷融合多種特徵提取技術。
靈活的缺陷定義和分類
AI 可自主學習缺陷特徵，大幅降低人工定義工作，能檢測出傳統規則所遺漏的缺陷類型，同時對缺陷類別（劃痕、氣泡等）進行精確分類。但當缺陷樣本不均衡時，需採用數據增強、類別權重調整等策略。
高適應性優化檢測
AI 能根據不同玻璃特性自動優化檢測參數和策略，提高穩健性。對於彎曲玻璃表面。AI 可融合立體視覺等技術來適應這種複雜三維場景檢測。
自動化無人值守運行
AI 檢測系統可持續自動運行，提高效率，降低人工成本。但需處理好複雜背景干擾問題，增強模型的背景雜訊抗干擾能力。
提高對印刷品微小缺陷的檢測能力
AI 算法能精準識別標籤/印刷品上的細微缺陷，如小的污點、劃痕、色差等，而傳統AOI 對這些微小缺陷的檢測能力較差。
實現準確的文字/編碼識別
標籤/印刷品上通常會印有文字、條碼等資訊，AI 具備強大的光學字符識別 (OCR) 和條碼識別能力，能準確識別並核查這些編碼資訊的正確性。
高效檢測複雜圖案和圖像缺陷
標籤/包裝常有複雜的圖案設計，AI 視覺系統能夠有效檢測圖案的分割、畫質、遺失等缺陷情況，傳統 AOI 在處理圖像缺陷上能力有限。
大幅提升檢測效率
AI 檢測過程自動化程度高，速度快，可實現高產量在線檢測，不影響生產線節奏，極大提高了檢測效率。
其他
的方案：
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筆
GS2000可以在0.5秒內取得單個木板的影像，在影像處理與分析上，使用了類神經網路(Neural Network Classifier)以及 Bolb 模組，其中類神經網路是瑕疵檢測與分類的核心，而 Bolb 能更加突顯檢查孔洞、裂縫、裂口、污點、空隙等各種缺陷，有效提升類神經網路的處理效能與可靠度。
Software / Hardware
「 數位孿生 AI 檢測系統 」在現實世界與元宇宙中皆有一套相同的自動化系統，且即時同步運作。檢測系統採用兩個視覺相機，其中一台相機搭配 AI 檢測軟體做瑕疵檢測；另一台相機整合機器手臂及輸送帶追蹤系統，精準地夾起移動中的 PCB，並依照 AI 檢測結果分放到 OK 或 NG 區域。
Software / Hardware