巴甌科技是由李若田、戴志軒在2019年成立於台中龍井。兩人就讀北科大碩士班時，就跟著台灣視覺檢測分析權威-北科大工業工程與管理系教授田方治深入研究視覺檢測與分析，除了透過大量實務經驗，累積自動光學檢測（AOI）、生產線系統整合技術能力。

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傳產痛點：套裝式軟體應用受限、不同機台整合不順

台灣中小企業，過去在生產上遇到很多痛點。特別是容器類產品的中小企業，多半使用套裝式軟體，在傳統產業應用容易受侷限。

原因在於，坊間一般影像處理演算法，都是在某幾種固定光源環境下做「二值化」處理，把影像的前景、背景分開。但只要光源、環境稍微有變化，或是由A材料換成顏色略有差異的B材料，與原始設定有1％到2％落差，AOI的誤判及漏判問題就會大幅增加，甚至機台就無法使用。

而且，傳統樣本比對（pattern matching）是把大量圖像經機器訓練後，直接與產品做比對，在電子業行得通，但在塑膠等傳統產業，可能行不通，因為塑膠材料質地較軟，產品彼此尺寸差距較電子產品大，再加上傳產類型的生產方式大多是少量多樣，用傳統方法做視覺檢測，除了可能會把良率符合標準的產品誤認為瑕疵品外，再導入AOI視覺檢測設備時，也會因多樣性產品及不同客戶需求的檢測條件，傳統方法視覺檢測系統，往往讓第一線的人員在使用上，備感壓力及使用不順暢。

其次，很多中小企業產品質優，但不同機器、設備間的通訊整合不夠順暢，即便坊間雖然有不少公司從事視覺檢測、生產線系統整合，但同時具有這兩種能力的廠商卻很少。

亮點特色：設備使用簡單、節省人力成本、更精準找出瑕疵品，提供品質管理數據

瞄準這些痛點，巴甌科技開發出傳統產業的專用型視覺檢測軟體，可以設定統一檢出標準，將瑕疵問題數據化，不會受到不同品檢員判定標準不一影響，而且還能針對檢驗結果分析影像，在找到成品不良原因時，同時協助生產廠找出製程上所產生的問題。

同時，還可以依照客戶實際運作，進行客製化檢測系統設計，減少學習陣痛期。而這些檢出的數值，還可以即時記錄，進而精確計算出良率，更進一步，製作出生產履歷，在日後遇到RMA客訴時，可以有效進行問題分析及狀況釐清。

另外，巴甌科技的視覺檢測設備，還可節省人力成本。一般品檢員每年人力成本約47到53萬。單一產線若為三班制，則一年一條產線品檢費用為150萬。導入設備後，可大量節省相關成本。特別是在專業人才缺工的時代，專業人員往往訓練時間長且訓練不易，也擔心專業人才訓練好後就跳槽，造成企業巨大損失，再導入巴甌科技的AOI視覺檢測設備後，不但縮短訓練時程，最重要的瑕疵判定及瑕疵數據將不是人為主導，大幅減少人員重複的訓練，同時也讓企業避免重複訓練費用相關開支。

「我們從10年前，就在開發這套系統。」李若田表示，巴甌科技的系統，就算顏色、光源差距20% ~ 30%，產線依然可以穩定運作、精準抓住瑕疵，而且因為深耕在塑膠等傳統產業多年，把各種塑膠高延展性、多重複合式顏色的特性納入考量，制訂符合塑膠等材料特性的標準程序，幫助使用者不用額外花時間人工操作AOI視覺檢測系統。「別人設定一個產品檔要100個步驟，但我們可能只要20到25個。」

至於由巴甌科技完整光電、機電、軟體團隊所開發的生產系統整合方案，系統會與客戶端既有的設備進行整合，並替客戶找出最佳化SOP生產流程，讓生產設備及AOI視覺檢測設備達到整體執行且效率更佳，不只整合部份完全由內部自行開發，可在最短時間內找到問題並提供改善，而且售後服務完全由巴甌安排人員進行，沒有委外，因而願意配合依照客戶現場的實際需求進行軟體售後服務和修改。

巴甌科技的核心優勢，是團隊多年來自行開發高速影像處理演算法練就的能力。兩位創辦人自北科大攻讀碩士起，除了強調開發演算法能力及專業的光學能力，也非常注重現場的使用經驗。因此，團隊會直接聆聽生產線上的實際需求，並做為開發依據，造就如今巴甌科技和坊間一般影像處理演算法技術差距。

就算AI時代來臨，這種優勢依然存在。粉狀、液體食物或藥品、黏稠度較高的隱形眼鏡、面膜要做AOI並不容易完成客戶的需求，常有誤判的問題，但AI的存在與開發，卻可以補其不足。李若田指出，早在2015年AI應用趨成熟前，他就用原始碼開發出演算法。即便如今AI工具發展成熟，巴甌科技依然能透過調整參數，使AOI演算時間更快，卻又不失精準度，加上AI的加入，讓瑕疵檢驗達到AI＋AOI雙重的把關，幫助傳統產業在提升品質的同時，也可以協助企業進行產品轉型，幫助傳產在新時代繼續領先。