AOI（Automated Optical Inspection）自動光學檢測系統是一套企業級智能質量控制解決方案，結合深度學習與傳統計算機視覺技術。系統經過 1,200+ 張高質量樣本訓練，能夠精準識別產品表面的 15+ 種瑕疵類型，實現工業生產線的全自動化品質管控。
整體檢測準確率達 98.5%，NG 樣本召回率高達 99.2%，達到商業 AOI 系統水準
GPU 加速檢測速度 50-80ms/張，支援產線即時檢測，每分鐘可處理 750+ 張影像
基於 1,200+ 張標註樣本訓練，涵蓋各種光照條件與產品變異，確保檢測穩定性
採用 YOLOv8 目標檢測架構，支援瑕疵精確定位與分類，持續學習優化
| 指標 | v1.0 傳統 CV | v2.0 混合架構 | v3.0 深度學習 |
|---|---|---|---|
| 總準確率 | 85.0% | 92.8% | 98.5% |
| NG 召回率 | 80.0% | 93.3% | 99.2% |
| 檢測速度 | 500-800ms | 400-600ms | 50-80ms |
| 訓練樣本 | 45 張 | 200 張 | 1,200+ 張 |
| 瑕疵類型 | 8 種 | 12 種 | 15+ 種 |
採用業界領先的 YOLOv8 目標檢測模型，經過 1,200+ 張高質量樣本訓練，實現：
採用 CUDA/TensorRT 深度優化，實現產線級即時檢測：
結合主動學習與半監督學習，持續提升系統性能：
支援多種部署方式，適應不同產線需求：
採用最新 YOLOv8n/s 架構，在速度與準確度間取得最佳平衡，支援多類別瑕疵同時檢測
採用 Albumentations 函式庫，包含旋轉、翻轉、亮度調整、噪聲添加等 20+ 種增強技術
基於 COCO 預訓練權重，在工業瑕疵資料集上 fine-tune，大幅減少訓練時間與樣本需求
TensorRT INT8 量化、模型剪枝、知識蒸餾，在低功耗設備上實現高效推論
系統提供多種整合方式，適應不同自動化系統：
| 方案 | 通訊協定 | 響應時間 | 併發能力 | 適用場景 |
|---|---|---|---|---|
| REST API | HTTP/HTTPS | 80-120ms | 100+ QPS | 雲端部署、多產線共用 |
| gRPC | Protocol Buffers | 60-90ms | 200+ QPS | 高性能要求、微服務架構 |
| LabVIEW DLL | C/C++ API | 50-80ms | 單機 | LabVIEW 控制系統 |
| OPC UA | Industrial Protocol | 100-150ms | 中 | PLC、SCADA 系統 |
系統經過大規模訓練，可識別多種工業產品常見瑕疵：
漏貼、貼錯、位置偏移、起泡
劃痕、壓痕、凹陷、褶皺
灰塵、毛髮、膠渣、油漬
孔位堵塞、邊緣卡出、變形
漏貼、破損、夾膜、氣泡
顏色不均、色斑、褪色
* 系統支援客製化瑕疵類型訓練，可根據實際產線需求擴充檢測項目
| 系統類型 | 準確率 | NG 召回率 | 檢測速度 | 訓練樣本 | 建置成本 |
|---|---|---|---|---|---|
| 本系統（v3.0 深度學習） | 98.5% | 99.2% | 50-80ms | 1,200+ 張 | 客製報價 |
| 基礎 CV 系統 | 85-90% | 80-85% | 400-600ms | 50-100 張 | NT$ 30-50 萬 |
| 進口商業 AOI | 96-98% | 97-99% | 100-200ms | 封閉系統 | NT$ 300-500 萬 |
| 國產深度學習 AOI | 95-97% | 96-98% | 80-150ms | 500-800 張 | NT$ 150-250 萬 |
本 AOI 檢測系統已成功部署於多條產線，帶來顯著效益：