AI 瑕疵檢測
辨識外觀異常、漏件、錯裝與尺寸問題，降低人工目視檢查的一致性負擔。
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AI 不只產生判定，更要能接上現場流程。
有效的製造業 AI 導入，需要同時處理資料品質、辨識精度、運算速度、告警邏輯與系統介接。我們以明確驗收指標建立基準，讓模型輸出能支援停線、分流、提醒、記錄或後續分析。
核心能力
AI 製程監控
理解作業順序與現場狀態，偵測 SOP 偏離、設備異常與需要介入的製程事件。
AI 工安監控
辨識危險區域入侵、未依規範操作等風險，並與既有告警流程銜接。
應用方向
從製造現場的問題開始。
依設備、影像條件與驗收目標設計 PoC，再逐步串接告警、製程紀錄與既有系統。
外觀瑕疵檢測
針對產品表面、零件完整性與組裝狀態建立即時判定。
螺絲鎖附檢測
辨識漏鎖、錯鎖與鎖附位置，並保留生產與異常紀錄。
SOP 與安全辨識
從連續影像理解人員操作與區域狀態，協助即時提醒與事後追溯。
常見問題
導入前常見的評估問題。
01AI 自動化和傳統自動化有什麼不同？＋
傳統自動化多依固定規則與感測器判斷；AI 自動化能處理外觀、行為與複雜影像變化，但仍需與既有控制及管理流程整合。
02資料量不多也能開始嗎？＋
可以先以現有樣本進行資料盤點與可行性驗證，再依缺陷類型、環境變化與驗收目標決定補充資料方式。
03PoC 應該設定哪些驗收指標？＋
通常包含辨識率、誤報率、漏報率、推論速度、現場節拍適配與系統串接穩定性，實際項目需依產線風險決定。
OUTREXAI CO., LTD. · 映策科技有限公司
從一個可衡量的現場問題開始。
提供設備、樣本條件與預期成果，我們將協助釐清適合的工廠 AI 驗證方向。
megan@outrexai.org ↗