AI瑕疵辨識
人工智慧（AI）瑕疵辨識和傳統自動光學檢測（AOI, Automated OpticalInspection）在製造業的品質檢測中是兩種常見的技術方法。現今的AI 識別更適合產量大的產品，透過影像識別進行高速偵測。且AI 具有自我學習能力，當出現未知瑕疵時能快速偵測,。並將檢測到的瑕疵在影像中進行標註，生成可視化的檢測報告，以便於人員進行進一步處理或決策。從而大幅提升生產線的品質管理和效率。
產品包裝瑕疵檢測
我們運用圖像異常檢測技術和神經網路模型，來自動識別產品包裝上的各種瑕疵。這些技術能夠從圖像中提取出細微的缺陷特徵，或者讓機器學習大量正確的產品樣本，了解正常產品的不同形態。透過這種方式，機器可以準確地辨別出有瑕疵的產品，無需再仰賴大量的人力和多年累積的經驗。
這不僅大幅提升了品質檢測的效率，還降低了人為錯誤的可能性，幫助企業實現品質檢測的自動化。這將提高產品的整體品質，增強企業在市場中的競爭力，並為消費者提供更可靠的產品。