印字、漏印與明顯外觀缺陷靠人眼判。
工業影像辨識與瑕疵檢測
我們具備這類影像辨識技術。 可用工業相機、OCR 與電腦視覺，辨識文字、顏色與外觀缺陷。 已與公立大學進行產學合作。成效依光源、產品規格與產線條件驗證。
取像、OCR、規則式電腦視覺。
工業相機、光源、觸發與邊緣裝置。
與公立大學進行產學合作。
具備的技術
- OCR 與文字辨識。
- 外觀瑕疵、裂口與毛邊等幾何特徵檢測。
- 工業相機、觸發、短曝光與多幀選清晰取像。
- 規則式電腦視覺，必要時再評估深度學習。
最花時間的是取像，不是模型
產品在動，只要曝光不足、觸發太晚或反光，畫面就會糊掉。 影像一糊，再新的演算法也判不準。 所以第一階段的重點通常是把光源、角度與觸發時機調到能穩定拍清楚。
不一定一開始就訓練深度學習
文字、顏色與幾何輪廓清楚的項目，規則式電腦視覺通常落地更快， 而且被判不合格時比較好解釋原因。 缺陷型態很多、位置不固定時，再評估深度學習。
成效怎麼看
不同產線的光線、規格與移動速度都不一樣， 因此不提供適用所有場景的統一保證。 每個現場都要先取像、調光，再驗證能不能穩定判定， 並確認良品被誤判的比例現場能不能接受。
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服務說明見工業影像辨識； 方法選擇見瑕疵檢測一定要深度學習嗎。
客戶識別與產品規格已匿名化。若已有樣品或現場照片，可說明要判斷什麼。