僅需一張影像：DaoAI 如何克服瑕疵檢測的兩大挑戰

無需大量瑕疵數據集。DaoAI 的專有模型克服了光照與顏色變化的問題，協助客戶快速且有效地導入視覺檢測。

瑕疵檢測的真正挑戰不在於模型本身，而在於數據。

對許多電子製造商而言，導入 AI 進行瑕疵檢測的最大阻礙並非模型本身，而是繁重的數據準備工作以及對複雜生產環境的適應難度。

• 難以收集足夠的瑕疵樣本，導致模型訓練困難？
• 一旦光照或顏色條件改變，模型效能就大幅下降？
  

DaoAI 的解決方案專為解決這些現場痛點而設計。

我們的方法：
僅需一張良品影像進行訓練——依然能精準檢測瑕疵。

DaoAI 的 AOI 系統完全不需要瑕疵影像或人工標註。系統透過學習單一張「黃金樣本」影像，自動建立基準模型，並標記出任何偏離正常特徵的區域——即使沒有預先輸入瑕疵範例，也能有效識別異常。 

電子電路板上的 5 大關鍵應用場景

• 光照變化測試：在實際產線中，光照條件常因環境因素而改變。
  

即使出現輕微色調偏差，模型依然保持穩定——關鍵紋理均被完整保留並正確判讀。

• 顏色特徵變化：因批次差異導致的 PCB 或塗層顏色變化。
  
  

模型展現出對顏色變化的強大容忍度，在不將色差誤判為瑕疵的情況下維持高準確度。

•  關鍵區域瑕疵測試（例如 busbar 區域）：我們針對關鍵功能區域進行測試，以驗證模型是否能在不受干擾的情況下聚焦於相關異常。
  

非監督式學習模型成功標示出異常區域，與實際瑕疵位置高度吻合。

•  電極區域：測試電極區域通常對比度低且存在細微變化。

即使沒有標籤數據，模型依然能在這些高難度區域檢測出微小異常，提供穩定的檢測結果。

• 位置偏移： 元件位置的輕微偏移是否會影響檢測？
  

答案是肯定的——位置偏差確實會降低準確度。然而，透過適當的預處理，模型的效能可以獲得顯著提升。

DaoAI 的 AOI 系統即使在沒有瑕疵影像且現場條件多變的情況下，依然能可靠運行。這是專為電子組裝、PCB 檢測及模組化產線打造的實用解決方案，能以極低的數據需求實現快速導入。

歡迎與我們聯繫——我們樂意提供以下支援：

• 快速技術評估
• Demo 模型測試
• 專人指導試用 
• 導入諮詢 
  
  

 

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常見問題

1. DaoAI 的瑕疵檢測系統與傳統 AI 模型有何不同？

DaoAI 的系統徹底免除了對大量瑕疵數據集與人工標註的需求。透過僅使用單一張「黃金樣本」影像進行訓練，即可建立檢測異常的基準，節省時間並減輕傳統 AI 模型通常所需的數據負擔。

2. DaoAI 的 AOI 系統能否因應光照與顏色條件的變化？

可以。DaoAI 的專有模型具備抵抗光照與顏色變化的強大適應力。即使在實際生產環境中常見的色調或 PCB 顏色產生偏移時，依然能保持高準確度。

3. DaoAI 如何在沒有任何標註數據的情況下檢測瑕疵？

系統採用非監督式學習，僅依賴單張無瑕疵影像。隨後將與此標準影像有差異的任何像素或圖案偏差標記為潛在瑕疵，完全無需瑕疵樣本或人工標註即可有效識別異常。

4. 該模型是否適用於 busbar 或電極區域等關鍵部位？

毫無疑問。DaoAI 的系統已在 busbar 與電極區域等關鍵部位完成驗證——這些區域通常因細微變化而極具檢測難度——並且在這些複雜區域中持續且穩定地檢測出微小異常。

5. DaoAI 的 AOI 系統最適合哪些客群？
此解決方案非常適合需要快速導入、最少訓練數據，且在動態生產環境中需要穩定效能的電子製造商、PCB 檢驗人員與組裝產線。

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