產業別：人工智慧應用服務產業

產業痛點：

• 隨著元件尺寸逐漸縮小且生產量持續增長，製程中出現的缺陷如印刷偏移、髒污、破損及暗裂等情況日益增多。這些缺陷的特徵與形狀、位置都各不相同，難以用傳統的自動光學檢測（AOI）系統進行準確檢測，導致許多問題無法及時發現。這使得工廠在生產過程中，面臨產量降低及產品品質不穩定的風險，並增加了生產中的能源耗費與成本。
• 隨著製造技術的進步，元件的精密度越來越高，這也使得傳統依賴人工目檢的方式不再足夠。人工檢測不僅效率低下，且在面對小尺寸、高精度元件時容易出現漏檢或錯誤判斷。這種依賴人工的檢測方法無法應對當前產業對高品質和高產量的要求，進一步限制了製造業的效率提升和競爭力。

導入AI效益：

• 透過系統實現即時檢測，有效降低人力資源的依賴，避免人工檢測中的錯誤和遺漏。在製程中，系統可以自動學習不同的缺陷模式，並能夠準確地識別出各類產品的瑕疵，如尺寸偏差、表面損傷或製程異常等。這不僅能減少不良品的產生，還能提高整體產品的品質和一致性，減少退貨或重新加工所造成的資源浪費和生產成本的增加。

常見AI技術：

• 卷積神經網路，架構如：YOLO、ResNet。