传统规则算法AOI痛点
- 建模耗时：Rule-based方案，缺陷条件的建立过程十分繁琐，以一块PCB为例，常需要数天才能完成建模设定，成为许多工程师的噩梦。
- 误报率高，依赖人工：缺陷定义死板，遇到光线颜色变化常出现误判，必须人工介入复检。
- 售后维护压力大：客户若需修改参数或新增检测逻辑，需由专业工程师操作，这导致厂商售后负担较重、成本不断上升。
最近，我们接到越来越多PCB制造商的询问，他们都在关心同一个问题：要怎么透过AI进行AOI复检？
这不是偶然，而是整个产业共同面临的挑战。随着产品迭代加快、客户对品质要求越来越严苛，传统AOI检测已经暴露出几个无法忽视的问题：
- 误判太多，人工复检负担沉重
- 建模繁琐，导入时间过长
- 设备维护成本高，难以灵活调整
这些痛点导致产线效率下降，还影响良率与交付能力。
因此，许多厂商正在寻找一个答案：能不能在不汰换现有AOI设备的前提下，透过AI软体来提升检测精度，降低人工成本？
答案是肯定的。这正是 AI AOI复检 的价值所在。它能在「不改变硬体」的前提下，让既有AOI系统升级，补上传统规则式检测的不足，「无痛升级」现有的AOI检测机。
AOI检测的现实困境
- 建模繁琐，耗费时间
传统AOI采用规则式检测，工程师需要逐一建立条件与参数。以一片PCB为例，建模可能耗时数天，既耗费人力，又延缓生产进度。
- 误判率高，人工负担重
由于传统AOI对光线、颜色变化高度敏感，误判频繁发生。这导致大量NG报告必须交由人工复检，降低效率。
- 维护压力
每当产线变动或新增检测需求时，必须由专业工程师修改设定。这不仅增加维护成本，还可能拖慢生产进度，影响交期。
AI AOI复检能带来的四大效益
- 降低误判，减少人工复检
AI AOI能针对AOI的「灰区缺陷」进行二次判断，将误判率大幅降低，让人工复检次数显著减少，节省人力与时间。
- 持续学习与优化
AI AOI具有即时重训能力，当出现误判时，可以快速更新模型。这意味着检测系统能随着产线环境与产品变化持续进化，越用越准。
- 延长既有AOI设备寿命
DaoAI提供软体方案，只需导入软体即可升级。这不仅降低折旧率，也让设备投资获得更高回报率（ROI）。
- 快速导入，降低人力依赖
透过「10分钟快速建模」与「自动画框」功能，操作人员不需要程式设计能力即可完成设定，真正实现低门槛导入。
导入流程：简单、快速、无痛升级
- 搜集少量正样本 → 仅需「黄金样本」，不必庞大资料库。
- 快速建模 → 自动化建模，10分钟内即可完成。
- 导入现有AOI流程 → 无需替换硬体，DaoAI AOI 软件支持http协议将相机采集资料导入并由AI进行判断，并透过JSON档案回传整合至MES。
持续优化 → 随产线更新或人工标记，持续优化模型。
常见问题（FAQ）
Q1：我的AOI设备已经用了多年，还能用AI升级吗？
可以。只需将原有AOI设备采集资料透过HTTP or Modbus协议导入DaoAI AOI软件。
Q2：AI AOI需要大量样本才能训练吗？
不需要。只要「黄金样本」即可完成快速建模，大幅降低前期准备成本。
Q3：AI AOI导入后，还需要人工检测吗？
人工检测仍是最后防线，但由于AI能有效减少误判，人工工作量将大幅下降。
Q4：导入需要多久？
最快只需10分钟即可建立模型，整体导入时间比传统AOI缩短数倍。
Q5：这会增加我的维护成本吗？
相反，AI AOI模型能持续优化，且不需AI工程师参与调参，让维护成本下降。
Q6：AI AOI能应对产品多样化与快速迭代吗？
能。系统可随时加入新数据并即时重训，确保能跟上产线更新。