為什麼一定要讓 AOI 結合 AI ?
AI + AOI 介紹
AI 和 AOI 是兩項改變產業格局的技術。單獨使用時，這兩個技術已顯示出顯著的價值，在提升效率、生產力和品質控管方面發揮了重要作用。然而，當兩者結合時，它們的協同效應將為工業使用者開啟更大的潛力。在本文中，我們將探討為何將 AOI 與 AI 整合是 1+1>2，以及這種結合對您的檢測程序所帶來的效益。
什麼是 AI？
人工智慧（AI）是使機器能夠執行傳統上需要人類智慧的任務的技術。這些任務包括模式識別、決策和問題解決。AI 系統能夠從數據中學習，不斷地提升其表現和準確性。這種適應能力使得 AI 在各行各業中都具有特別的價值，尤其是在製造業中，能夠提升效率、精確度和整體生產力。
什麼是 AOI？
自動光學檢測（AOI）是一項技術，利用高解析度相機和先進的影像處理軟體來檢查和分析製造項目，包括電子元件和印刷電路板（PCB）。AOI 系統旨在檢測各種缺陷，如元件遺漏、元件放置錯誤以及焊接錯誤，確保產品在進入生產線的下一步之前符合品質標準。
結合 AOI 和 AI 的主要優勢
將 AOI 和 AI 結合帶來多項優勢，推動各行各業的運營改善。以下是這兩項強大技術結合的幾個關鍵優勢：
擁有學習能力
AI 的優勢是模仿人的視覺及大腦，用少量樣本就能快速建出模型，用演算法來檢測產品，AI 就好比一位新進的學徒，在一定程度上能夠模仿老師傅的檢測能力，經由運用大量有效資料並透過深度學習技術在系統模型快速訓練，自動找出最佳 OK 與 NG 參數，進一步有效判斷未知瑕疵，確保檢驗標準的一致性，大幅提升辨識準確率。
大幅降低過殺率
對於應用 AOI 檢測最多的 PCBA 瑕疵檢測產業，往往會因為保證產品良率而調高 AOI 參數，設定成相當嚴格，此舉會導致 AOI 相當敏感，便會產生過殺（Over Kill）的現象，但是透過 AI 軟體，可以藉由經驗法則來學習判斷，可以因應外在變化而達成自我調整，進一步有效判斷未曾看過的瑕疵集成像。
提升效率和生產力
AOI 系統能迅速掃描並分析大量元件，而 AI 透過數據學習，提升檢測過程的準確性和一致性。這種結合縮短了檢測時間，提升了整體生產力，並幫助製造商更快速地回應客戶需求。
提高準確性
儘管 AOI 系統在檢測缺陷方面非常有效，但有時可能會出現假陽性或漏檢微小的瑕疵。當與 AI 視覺軟體配合使用時，檢測過程的準確性顯著提高。AI 驅動的視覺系統能分析過往檢測數據，識別模式，不斷優化檢測過程，並隨著時間推移提高精度。
降低成本
通過將 AOI 和 AI 整合，自動化檢測可減少對人工的依賴，從而顯著節省勞動成本。傳統的檢測方法既耗時又需要大量人力，但自動化能夠簡化過程。此外，通過及早發現缺陷，自動化檢測有助於減少與產品召回、保固索賠和返工相關的成本。
提升品質控制
及早檢測缺陷對於維持高品質標準至關重要。AOI 和 AI 的結合使檢測比人工方法更全面，確保只有符合嚴格品質標準的產品才能進入市場。這種早期檢測可減少有缺陷產品進入市場的風險，保護品牌聲譽並提高顧客滿意度。
所羅門 AI 七大優勢
四. 整合容易
檢測結果及物件位置亦能透過 TCP/IP 通訊界面輸出，即時傳遞檢測結果至 PLC 或各主要品牌手臂控制器，同時更整合如 LabView、Visual Studio、C#、C++ 等第三方程式。
五. 訓練樣本數少
與傳統 AOI 相比，所羅門 AI 視覺軟體減少了 90% 樣本數即可達成期望效益，無需耗費大量人力時間。
七. 功能完善
我們提供監督式及非監督式檢測等共四大檢測工具。
監督式檢測（Supervised Detection）：
特徵定位（Feature Detection）
主要用於方形物體或與背景相關之特徵或瑕疵檢測。
主要用於方形物體或與背景相關之特徵或瑕疵檢測。
特徵分割（Instance Segmentation）
外型不規則或複雜背景中之特徵或瑕疵檢測可以此功能進行擷取。
外型不規則或複雜背景中之特徵或瑕疵檢測可以此功能進行擷取。
特徵分類（Classification）
用於特徵或瑕疵數量多或影像占比大之應用。
用於特徵或瑕疵數量多或影像占比大之應用。
非監督式檢測（Anomaly Detection）：
訓練時僅須提供正確樣本，系統便會在訓練過程中產生檢測模型，即可辨識與良品間差異之處。
總結
將 AOI 與 AI 結合，通過快速檢測與智慧學習，提升了製造營運效率。AOI 處理大規模分析，而 AI 則不斷提高準確性並隨著時間的推移進行調整。這種結合減少了成本，提升了精度，並加強了品質控制，使製造商能夠提高生產力並最小化缺陷。AOI 和 AI 結合提供了更高效、更可靠的檢測過程，對營運表現和產品品質都帶來了好處。
AI + AOI 常見問題
AOI 和 AI 有何不同？
AOI 是一種利用攝影機和影像處理軟體來檢測和分析物件的技術，而 AI 則是一個更廣泛的領域，使機器能夠執行如模式識別和決策等需要人類智慧的任務。
將 AI 應用於 AOI 有哪些優勢？
將 AI 整合至 AOI 可提升自動化檢測的準確性與效率。AI 視覺解決方案能讓系統從數據中學習，識別細微缺陷，並隨著時間推移不斷優化，以解決傳統 AOI 可能無法克服的挑戰。
AI 如何提升 AOI 的準確度？
AI 透過學習過去的檢測數據，識別複雜缺陷模式來提升 AOI 的準確度。隨著時間推移，AI 可適應檢測環境的變化並優化其表現，進而提高檢測精度。