還在持續收集不良品樣本？AI 檢測方法正帶來全新可能

在工業製造與檢測領域，許多企業長期面臨相同的挑戰——提升檢測效率需要投入大量時間與成本來收集、整理和標註各類缺陷樣本。然而，缺陷往往隨機出現，要取得全面且精確的資料集極為困難。 

如今，隨著 AI 技術的進步，依賴大量缺陷樣本的傳統方式正逐漸被顛覆。 

在此，我們向您介紹一款徹底顛覆傳統思維的工具——DaoAI AOI System 軟體。與依賴缺陷數據進行訓練的傳統模型不同， DaoAI AOI 僅需使用正常樣本即可檢測缺陷。這意味著企業不再需要為收集難以取得的「異常數據」而苦惱。 

僅需正常樣本訓練，即可檢測未知缺陷 

傳統缺陷檢測方法通常需要收集大量「異常」樣本，以訓練模型辨識何謂「缺陷」。然而在實際工業環境中，缺陷往往極少出現且具隨機性，獲取與標註這些異常數據的過程成本極高。 

藉由 AI 深度學習與非監督式學習， DaoAI AOI 完全無需缺陷樣本。相反地，它僅針對正常樣本進行訓練，以識別偏離常態的特徵。只要具備正常數據，即可快速建立初始模型，大幅加速建模流程，同時降低前期成本。 

1ms 高速檢測，實現極速缺陷檢驗 

在產線上，檢測速度往往是評估系統實用價值的關鍵指標。 DaoAI AOI System 憑藉極具競爭力的速度脫穎而出： 

• 每個檢測區域僅需 1ms 

• 模型訓練最快可在 30 seconds 內完成

這意味著無論需要檢測多少區域或檢測頻率有多高，DaoAI AOI System 都能以極低延遲執行缺陷檢測——確保整條產線從頭到尾維持高效運轉。 

回饋機制，實現模型持續進化 

在檢測過程中，若模型出現誤判——例如將正常樣本誤判為缺陷，或漏檢實際缺陷——系統可透過其回饋機制即時修正。操作人員可手動審核模型輸出結果，當發現錯誤時，新的標籤可迅速反饋給模型，使模型能夠即時持續改進與適應。 

一旦接收到新的標註數據， DaoAI AOI 可在不到 1 minute 內立即重新訓練，並快速更新其模型參數。透過每一次的反饋修正，模型持續優化其效能，形成正向強化循環，隨著時間推移穩步提升檢測準確率。 

重新定義缺陷檢測——邁向智慧製造未來 

在智慧製造時代，自動化與智慧化檢測工具已成為產線不可或缺的核心環節。為了應對複雜且動態的製造環境，企業需要部署迅速、維護成本低且能持續進化的缺陷檢測解決方案。 

憑藉 僅需正常樣本即可檢測缺陷的能力、高速檢測性能以及先進的回饋機制， DaoAI AOI 為企業提供高效、可靠且高品質的品管解決方案。 

如果您正面臨收集與標註缺陷數據的挑戰，或正在尋求讓檢測系統隨著時間更加智慧的方法， DaoAI AOI System 將為您提供突破性的解決方案。 

歡迎聯絡我們以深入了解，邁出智慧缺陷檢測的第一步！ 

FAQ

1. How does DaoAI detect defects without using defect samples?

DaoAI 的 AOI 系統採用非監督式深度學習技術，僅針對正常（無缺陷）樣本進行訓練。藉由學習良品的標準圖樣與特徵，系統能夠識別可能代表缺陷的異常或偏差，完全無需收集並標註稀有的缺陷樣本。DaoAI

2. What are the advantages of training AI models solely on normal samples?

僅使用正常樣本進行訓練具有多項優勢：Semantic Scholar+8DaoAI+8superlinear.eu+8

• 減少數據收集負擔：無需收集大量往往稀少且多樣的缺陷樣本。

• 更快速的模型部署：模型可迅速完成訓練，最快僅需 30 seconds。

• 成本效益更佳：降低數據標註與儲存成本。

• 適應性強：更易於跨不同產品與產線應用，無需進行大規模重新訓練。

3. How fast is the DaoAI AOI system in detecting defects?

DaoAI AOI 系統具備高速檢測能力，檢測每個區域僅需 1 millisecond。這種極速處理能力確保即時品質控管，不會在產線上造成瓶頸。DaoAI

4. Can the system improve over time with new data?

可以。DaoAI 的 AOI 系統具備回饋機制，允許操作人員修正任何誤判。這些修正隨後用於在不到 1 分鐘內重新訓練模型，持續提升其準確性以及對新缺陷類型的適應力。

5. Is this approach suitable for industries with rare or unpredictable defects?

非常適合。缺陷出現頻率低或難以複製的產業將從此方法大幅獲益。透過專注於正常樣本訓練，系統無需事先接觸特定缺陷類型即可檢測未預期的異常。

6. How does this method compare to traditional defect detection systems?

傳統系統通常依賴監督式學習，需要龐大的標註缺陷樣本資料集。這種方式耗時且適應力較低。相較之下，DaoAI 的非監督式方法提供更快的部署速度、更低的數據需求以及持續學習能力，使其更具效率且更具擴展性，能充分滿足現代製造業的需求。

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