外觀瑕疵與缺陷辨識
辨識刮傷、髒污、變形、破損、色差、漏件與其他外觀異常，依缺陷風險設定判定與告警方式。
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從傳統規則難以涵蓋的外觀變異，建立可量產的 AI 品質檢測。
我們先確認缺陷定義、影像條件、產線節拍與誤判成本，再設計取像、標註、模型與驗收方式。AI 視覺檢測可與既有 AOI、工業相機、PLC、MES 或告警系統互補，處理反光、遮擋、外觀差異與頻繁換線等複雜情境。
核心能力
組裝防錯與鎖附檢測
檢查零件方向、位置、數量與螺絲鎖附狀態，降低漏裝、錯裝與人工複檢負擔。
品質紀錄與追溯
保存影像、判定結果與生產資訊，支援異常回查、品質分析及後續製程改善。
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。
高反光與複雜背景
針對金屬、塑膠與電子零組件的反光、陰影與紋理變化，設計穩定的取像與辨識流程。
新品與頻繁換線
依新品樣本、缺陷標準與換線節奏規劃模型更新，降低每次變更都重新開發規則的負擔。
Edge AI 即時判定
在產線端執行影像推論並輸出結果，支援即時分流、告警、停線或品質紀錄串接。
常見問題
導入前常見的評估問題。
01AI 視覺檢測和傳統 AOI 有什麼不同？＋
傳統 AOI 多依固定規則判斷；AI 視覺檢測較適合處理外觀變化、複雜紋理與難以明確寫成規則的缺陷。實際專案也可讓兩者互補，而不是全面取代既有設備。
02導入 AI 瑕疵檢測需要多少樣本？＋
樣本量取決於缺陷種類、外觀變化、光線條件與驗收標準。我們會先盤點現有良品與不良品影像，再確認資料缺口與 PoC 蒐集方式。
03可以整合現有工業相機與產線設備嗎？＋
可以。會依相機介面、現場控制器、Edge AI Box、PLC、MES 與告警流程評估可沿用設備及必要的系統介接。
04AI 品質檢測如何驗收？＋
通常會以漏判率、誤判率、各缺陷類別辨識率、單件推論時間、產線節拍適配與系統穩定性作為驗收依據。
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 ↗