机器视觉检测
机械特点
通过采用视觉感测设备（工业相机）并结合图像识别软件进行检测，借助机器视觉的检测辅助，可筛选并剔除产品上的细微瑕疵。根据不同产品特性及测试结果，规划并导入合适的视觉剔除制程，大幅降低不良品流出率。
AI 机器视觉如何训练与操作？
无需复杂的软件编程，系统内建算法可通过一组样本进行训练，并建立参考模型。训练流程仅需执行以下三个步骤：
- 收集“合格样本”的图像，并载入系统。
- 通过系统对合格样本进行训练，学习并建立参考模型。
- 持续进行测试与微调，并开始检测异常。
系统可快速识别并分析缺陷区域，同时理解样本外观的自然变化。最重要的是，训练过程中无需大量不良品样本。
CCD 与 AI 学习
AI 深度学习系统
深度学习神经网络技术已逐渐融入各个市场，并正在成为一种基础性技术。 尤其在制造业领域，可训练机器执行以往仅能由人工完成的精细判断， 简而言之，即是将人工智能与机器视觉进行整合。
AI 视觉深度学习技术通过模拟人脑中的神经元网络，仿真人类的思维方式， 能够识别复杂图像、区分趋势，找出变形的工件及难以读取的字符， 同时允许复杂图案的自然变化，兼具人工视觉检测的准确性与灵活性。
