AI應用技術
智慧影像辨識、邊緣運算、資料標註與模型訓練、AOI　　

技術應用領域
本技術應用於智慧製造與精密加工產業，特別適合導入於金屬加工件之表面瑕疵、孔洞瑕疵檢測，以及齒輪齒距瑕疵、破損、缺角、真圓度偏差等品質檢測場域。　　

應用名稱
CNC AI影像識別瑕疵檢測系統專案　　

應用描述
本案AI瑕疵檢測系統採用模組化AI影像辨識架構，能依不同產線或產品特性快速調整應用模組，例如CNC加工瑕疵檢測、安全帽佩戴偵測等場域皆可靈活部署。系統具備參數化模型調控設計，可依產品規格設定辨識閾值與容許範圍，使用者能於後台即時調整以對應不同製程條件。透過邊緣運算技術結合高速工業相機與Jetson模組，系統可在0.3秒內完成瑕疵辨識與信心值判定，並自動回傳訊號至PLC進行不良品標示。此外，系統具備跨場域資料遷移學習能力，能根據既有標註資料快速微調模型，以降低重複建模成本。導入前提供POC原型驗證流程，讓客戶能於實際產線測試辨識成效與操作介面，確保後續開發更貼近實務需求。部署上採低門檻模組化設計，可透過月租或授權模式導入，提升企業導入意願。系統上線後提供模型再訓練、參數微調與遠端維運機制，確保AI辨識能力能隨產線變化持續優化，達成長期穩定運行與智慧製造轉型目標。　　

運用技術
AI影像辨識、深度學習演算法、邊緣運算、AOI　　

效益
本AI瑕疵檢測系統已導入於CNC精密加工產線，透過高解析工業相機與邊緣運算模組，即時辨識產品之表面瑕疵、孔洞、齒距不均、缺角與真圓度偏差等品質問題。導入後，檢測準確率由人工約85%提升至約95%以上，誤判率降低近50%，良率平均提升預估8～12%。 過去人工品檢每件工件平均需15秒，導入AI後僅需3～4秒即可完成同等檢測，檢測效率提升約3倍。系統亦能即時回傳判定結果至PLC進行不良品自動標記，達到即時反饋與自動化篩選。 整體而言，本技術有效降低人力檢測成本與視覺疲勞造成的誤差，縮短檢測週期、提升產能與品質一致性，協助企業落實智慧製造與數位化品質管理。　　

應用/研究單位
魔幣雲公司　　

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