製造檢測中的 AI 視覺應用：2025 年導入的 3 大實證策略

過去一年中，製造業紛紛在產線上導入視覺 AI——涵蓋工業機械、電子產品到汽車製造等領域。

機器學習與 AI 引發的熱潮推動了跨產業的廣泛測試。然而，驗證 AI 概念相對容易，真正的挑戰在於如何擴大效益並成功落地到全面量產中。

這是製造業導入 AI 的轉捩點，過去的投資正展現顯著成效。一家農業設備製造商在導入視覺 AI 後，每個廠區節省超過 $8 million。同時，一套 AI 驅動的品質檢測系統幫助一家製造商將客戶退貨率降低了一半。

在製造業中導入視覺 AI 的實效策略

如果您剛開始接觸 AI，在哪裡能看到最快的投資回報？根據 DaoAI 解決方案的成功導入經驗，以下是製造商能獲得最即時成效的關鍵領域：

• 組裝、包裝確認與內襯檢驗
• 品質問題辨識與品質控制
• 缺陷檢測與分類

現在，讓我們探討這些常見挑戰，並參考製造商利用視覺 AI 成功克服瓶頸的實際案例。

 

解決方案 1：避免組裝過程中的未知異物

第一個案例來自一家 EV 電池製造商。在組裝環境中，殘留或侵入的異物往往難以預測，使得收集所有缺陷樣本變得極具挑戰。透過僅使用正樣本訓練非監督式缺陷分割模型，AI 能夠自動檢測出未知的異物（無論是螺絲或毛髮），確保組裝品質。

 

解決方案 2：辨識深色表面產品的缺陷

下一個案例來自一家鍵盤製造商。常見鍵盤通常為黑色，鍵帽表面可能出現各類缺陷，例如細微刮痕、印刷字體掉漆，甚至是指紋。藉由非監督式缺陷分割模型，我們成功訓練系統在無需缺陷標註的情況下，辨識出總共 17 種缺陷類型。

     

解決方案 3：辨識高反光表面的缺陷

鐵軌的高反光特性以及多變的光照條件增加了模型訓練與判定的難度。DaoAI World 透過直方圖均衡化與手動影像調整來增強數據。利用無缺陷樣本訓練的非監督式缺陷分割模型，可檢測出裂紋、刮痕、異物及腐蝕。這種非監督式方法大幅提升檢測效率與精度，且無需大量標註數據。

以視覺 AI 驅動成效——刻不容緩

從減少非計劃性停機、提升產品品質到強化工作場所安全，這些案例突顯了視覺 AI 在製造業中的具體效益。

隨著 AI 技術持續快速演進，製造商已準備好從根本上重塑製程架構。我們期待看到這項技術在 2025 年持續推動創新，並為複雜的營運挑戰開創全新解決方案。

常見問題

1. 什麼是視覺 AI？它與傳統機器視覺有何不同？

視覺 AI 利用深度學習演算法使機器具備解讀與理解視覺數據（如影像與視訊）的能力。傳統機器視覺系統仰賴預先定義的規則與模板，而視覺 AI 則能從數據中學習、適應變異並持續進化。這種靈活性讓動態製造環境中的檢測流程更為精準高效。

2. 在製造檢測中導入視覺 AI 的三大驗證策略是什麼？

本文提出了以下策略：

• 組裝與包裝確認：利用視覺 AI 在組裝過程中檢測異常或異物，確保產品完整性。

• 品質問題辨識與品質控制：運用 AI 模型即時監控與評估產品品質，降低不良率並提升一致性。

• 缺陷檢測與分類：導入 AI 驅動系統以辨識和分類缺陷，即使在深色或高反光材料等嚴苛表面上亦能精準判別。

3. 視覺 AI 如何處理深色或高反光等嚴苛表面的檢測？

視覺 AI 系統可透過非監督式學習模型進行訓練，重點在於辨識異常而無需大量標註數據集。例如，透過分析良品樣本，AI 即可檢測深色表面（如黑色鍵盤鍵帽）或反光表面（如鐵軌）上的不規則現象，包括刮痕、缺損或異物，進而提高檢測準確率。

4. 在製造業中使用非監督式學習模型進行視覺 AI 檢測有何優勢？

非監督式學習模型不需要標註數據集，非常適合缺陷樣本稀少或類型繁多的應用場景。主要優勢包括：

• 減少數據標註工作量：大幅降低人工標註的需求。

• 高適應性：能快速適應新出現的缺陷類型或製程變異。

• 導入效率：加快產線上 AI 檢測系統的部署速度。

5. 能否提供視覺 AI 為製造業帶來效益的實際案例？

有的。本文提及：

• EV 電池製造商：導入視覺 AI 在組裝期間檢測異物，強化產品安全性。

• 鍵盤製造商：在無需標註數據的情況下，利用 AI 模型辨識黑色鍵帽上的 17 種缺陷，大幅優化品質控制。

• 鐵道維護：應用視覺 AI 檢測反光軌道上的缺陷，確保基礎設施完整性。

6. 製造商應如何著手在檢測流程中導入視覺 AI？

製造商可循以下步驟切入：

• 鎖定關鍵檢測站點：評估視覺 AI 能發揮最大價值的工序。

• 收集高品質數據：收集良品樣本以訓練非監督式模型。

• 與 AI 解決方案供應商合作：與 DaoAI 等專業團隊合作，開發並部署客製化的視覺 AI 系統。

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