智慧定位：精準捕捉複雜細節

AI視覺檢測技術結合了電腦和深度學習演算法，使機器能夠「看」和「理解」周圍的環境，做出智慧決策。

定位工具可以從標註的圖像中學習，定位複雜的特徵和工件，透過深度學習演算法定位工件，計數貨盤上的半透明玻璃醫療小瓶，並對試劑盒和工具包執行裝配驗證檢查。

在現代製造環境中，精確定位複雜的組件是一個挑戰。人工智慧視覺系統的定位工具能夠快速且準確地識別和定位，大大提高了生產效率和準確性。

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缺陷分析：品質控制的新標準

AI視覺分析工具專門用於檢測異常和外觀缺陷，能發現人眼可能忽略的問題，無論是裝飾表面上的刮痕，不完整或不正確的裝配件，還是織物上的紡織問題，組裝錯誤、材料缺陷等，收集和分析大量數據，幫助識別缺陷模式和根本原因，根據不同客戶或市場的要求靈活調整檢測標準。

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智慧分類：效率與準確性的完美結合

AI視覺分類工具的能力同樣令人驚嘆，分類工具用於對物體或完整場景進行分類。無論是基於包裝識別產品，分類焊縫，還是區分缺陷，都能基於標注的圖像集合學習區分不同的類別。

在複雜的工業環境中，自動化系統可以同時考慮多個參數（如尺寸、顏色、紋理等），進行更全面的質量評估並廣泛運用，對每一個產品進行100%檢查，而不是傳統的抽樣檢測，並且快速且準確的針對產品做缺陷分類，大幅提高了生產線的靈活性和效率。

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超強閱讀：解碼模糊文字的秘密武器

讀取工具可讀取嚴重變形，歪斜和蝕刻品質不佳的代碼。預訓練的字庫能識別大多數文本，產線上的工作人員無需額外的程式設計或字型訓練，迅速輕鬆上手。

在工業生產中，OCR能夠準確地讀取各種代碼和文字資訊至關重要。製造業生產履歷追蹤、品質控制、零件管理、維修記錄、有限期限管理、產品批號等都需要大量運用機器的資訊處理能力。

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產業應用：AI視覺檢測的實踐

紡織業

AI視覺檢測系統解決了紡織業缺陷檢測困擾的難題，識別紋理破洞、污漬檢查、染色均勻性及各種瑕疵，AI可以自行學習紡織圖案、紗線特性、顏色和可接受的缺陷，確保布料表面品質符合規格。

焊縫品質

傳統機器視覺系統難以定義各種焊縫形狀，焊接過程中的熱變形、飛濺等正常現象容易被誤判為缺陷，金屬表面高度反光容易造成過曝，不規則的表面紋理也增加了圖像處理的難度。

AI對可接受焊接元件的外觀進行訓練，檢測流程能夠可靠識別焊縫缺失、焊接過度、焊接不充分、焊縫中孔洞等缺陷。

金屬表面

金屬元件表面具有明顯的紋理，難以識別缺陷、碰撞、刮痕或污漬，必需忽略材料中的正常變化和不明顯的異常。AI可以自動組合各種背景資訊，以創建元件形狀和紋理的可靠模型，碰撞和刮痕有別於局部表面正常變化，視為異常。

印刷品質

文字清晰度檢查、墨漬和污點識別、漏印和多印檢查，AI視覺檢測系統能夠可靠地識別印刷錯誤和油墨轉印不正確問題。

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AI視覺檢測，引領製造業未來

AI視覺技術正在重新定義製造業的未來，立即提供精準結果，並能儲存影像用於持續的流程最佳化。已經導入實施AI視覺檢測系統的製造業普遍認為，採用AI技術已成為策略性選擇，大幅降低錯誤率和人力成本，擁有更高的生產效率、更優質的產品。