把 AI 視覺檢測帶到生產線

一家電子產品製造商每天生產約 8,000 件小型組件，過往由檢測人員抽樣檢查外觀，工序繁複且不同班次判斷標準不一。

缺陷細小而相似，拍攝環境受反光、產品位置與線速影響；單純加相機或套用通用模型未必穩定。

先整理缺陷分類及合格標準，再設計相機、照明、邊緣運算設備與現有產線的配合方式。以客戶影像建立資料集訓練及測試模型，低信心結果轉交人員判斷；系統在產線旁運行，結果連同時間戳記寫入紀錄。

• AI 視覺檢測模型及邊緣推論程式
• 相機與照明配置建議
• 與產線控制流程的整合介面
• 檢測紀錄及管理儀表板
• 現場測試、操作文件及人員培訓

試點連續運行八週後，平均檢測時間由每件 3.8 秒降至 1.4 秒；自動標記樣本的人工覆核確認率為 96%。

1.4 秒

平均檢測時間

96%

人工覆核確認率

8 週

試點連續運行