1/規範基準+AI檢測

Before

對較難設定規範基準的物品做基準檢測，發生檢測失誤的機率較高。

例如：異物或塗色不均等『無法推測顏色、形狀或尺寸的缺陷（難以建立規範基準）』，若仍使用此方式檢測，則常會發生誤判的情況。

After>>>

將既有的規範基準與MELSOFT VIXIO軟體共同檢測，互相補足強項，可有效提高檢查流程的精確度。

2/初步篩檢(目視+AI併用)

Before

用眼睛(目視) 初步分辨不良品，檢測人員必須詳細地逐一確認『可能為NG的品項（小挫傷或斑駁等）』，可想而知需花費大量工時。

After>>>

檢測人員以AI的辨識結果(熱力圖)為基準，進行不良品的篩檢確認，進而減少作業工時、提升檢測品質。

3/雙重確認(目視+AI併用)

Before

若檢測人員仍用眼睛(目視) 進行檢查作業，負擔較大且容易發生漏看不良品的疏失、因專業知識的認知不同，導致有評斷落差的情況發生。

After>>>

檢測人員運用AI執行篩檢工作，根據篩檢結果的熱力圖進行雙重確認。可減少不良品漏看的情況，品管人員也可將品質均一化管理且檢測影像可全數保存，確保檢測的回溯性。

檢測環境：僅需準備PC+攝影環境，無需程式碼或SI，即可以低成本導入AI進行外觀檢查的作業。

【實際應用案例】