當絲卷生產完成後，放在架台上，一捆就高達26公斤，要用人力堆進深達一公尺的箱子，可想而知相當不容易。對負責堆疊的人力而言，負擔也很沉重，因為一捆絲卷重達26公斤，他們卻得不斷彎腰90度，左手、右手各一捆絲卷，用盡全身力氣堆進箱子裡，十分辛苦，廠內時常戲稱這些同事擁有「冠軍腰帶」，但年輕一代卻不想要從事此類工作。

自動化＋3D視覺辨識，「冠軍腰帶」不用再搬運百公斤絲卷

但該廠導入巴甌科技的自動化＋3D視覺辨識技術後，只見機械手臂靈活運動，移動到絲卷附近時，先辨識絲卷尺寸大小以及中間可穿入的地方，而後機械手臂精準穿入，並將絲卷移動到一旁的箱子內，準備出貨。

而3D視覺辨識技術，為何會在此案例上場？原因是機器手臂穿入絲卷的角度要非常精準，只要稍有差錯，可能會刮到絲卷，損壞紡絲。如果單純只是用2D來做判斷，就很容易會使角度不夠精準，並損壞紡絲。而巴甌科技的3D視覺辨識技術，可以找出絲卷的中心點，進而把機械手臂穿入，精準定位。

比2D機器視覺更精準，連不規則物品也能精準辨識

相較於傳統2D機器視覺，只能捕捉物體的二維空間（X、Y軸位置），但3D機器視覺卻可以再取得Z軸的位置資訊，在製造領域不斷往工業4.0發展的現在，3D視覺整合機器手臂應用，已經成為不少大廠製程優化的首選。

坊間一般3D機器視覺，雖然能模仿人類雙眼運作原理捕捉物體位置和結構，但有時可能動作容易延遲，而且昏暗環境也可能影響結果，有些透過紅外線折返時間計算物體間距離，但精準度卻不如預期，但巴甌科技的3D視覺辨識，把特殊光紋投射在物體上，並以高精確度取得Z軸深度位置，可避免前述困境發生，也使其3D視覺辨識能精準辨識複雜物體。

原因就在於AI與3D視覺辨識系統的整合，能強化其辨識能力，讓機器手臂以正確方向、位置投放物體，就算是物體稍有不規則、形狀複雜，也可辨識成功。

而巴甌科技研發的AOI自動化視覺、光學檢測系統，採用最新的AI演算技術Anomaly Detection–EfficientAD。該技術屬於輕量級的特徵提取器，能在GPU上高效快速處理影像，可精準發現邏輯缺陷，例如物體的錯誤順序，並透過自編碼器結構，在全域範疇進行擷取。因此，只需使用良品進行訓練，AI系統即可找出不良品的瑕疵位置，大幅縮短訓練時間。

電纜、線卷製造廠也適用，不用再擔心缺工

這樣的自動化＋3D視覺辨識技術，除了紡織產業以外，也很適合用在電纜、線捲製造廠。電纜、線捲製造廠的裝機作業人員，時常手拎著一捆100至200公尺的線捲，重量通常都非常繁重。

因此，只要是高負重，而且需要輕輕放下的產品，都很適合導入自動化＋3D視覺辨識技術，也讓該紡織廠人員無需再搬運沉重絲卷，不只可減輕現有廠房內員工工作負擔，也不用再擔心負責搬運絲卷的職位難以找到人才。