突破傳統 AI 應用挑戰
我們深知工業現場對 AI 技術導入的顧慮
硬體建置成本過高
傳統 AI 方案極度依賴昂貴的 GPU 集群與高規格伺服器，導致初期投入成本巨大，且能耗與維護費用驚人。
瑕疵樣本取得困難
工業現場良率高，難以蒐集到成千上萬張瑕疵圖片。若缺乏足夠樣本，傳統 AI 往往無法準確識別極端或罕見瑕疵。
導入週期長且不透明
從數據標註、模型訓練到現場驗收，往往耗時數月。且傳統模型如「黑盒」般不可解釋，讓生產管理難以掌握風險。
核心技術架構
Frontend (User Interaction)
基於 C# / Windows Forms / WPF 開發，提供直覺且易於上手的人機介面，降低操作門檻。
Backend (Logic & Core)
高效能 C 語言編程 + 深度優化 MxNet 框架，支援第三方模型與自定義快速訓練。
Data & Flexibility
Python 腳本擴充支援 + SQLite 資料庫管理，內建完善的使用者權限管理系統。
十大核心技術亮點
領先業界的 AI 演算法，為您解決最棘手的檢測難題
超大解析度分析
支援 16K 以上超高解析度影像，細節無所遁形。
極少樣本訓練
僅需少量缺陷樣本即可建立高精度模型。
閃電標註工具
AI 輔助自動標註，效率提升 80% 以上。
無樣本檢測能力
支援正樣本學習，針對未知瑕疵具備極強偵測力。
模糊 OCR 識別
對低對比、模糊或殘缺字元補全具備超強韌性。
瑕疵等級自動學習
系統自動根據瑕疵特徵進行等級分類建議。
硬體推理加速
充分發揮 CPU 指令集特性，實現極速推理輸出。
快速換型能力
模型載入僅需數秒，適配少量多樣生產生態。
虛擬樣本生成
自動合成擬真缺陷影像，強化模型對罕見異常的覆蓋。
輔助決策 AI 模型
不只是檢測，更能提供生產工藝調整的優化建議。
標準化工作流程
從數據採集到模型量產的閉環迭代優化
準備階段
訓練建模、模型驗證、數據統計分析
優化階段
模型診斷、精細標註、製作檢測模板
執行階段
缺陷檢測、定位識別、物件分類、OCR 辨識
維護階段
持續追加訓練、提升推理執行效率
廣泛的產業應用場景
已在多個高標準行業實現成功部署
實際案例展示
直觀展現 AI 在各種複雜場景下的優異表現
金屬部件外觀檢測
- 塊狀缺陷 / 大掉塊辨識
- 信心分數達 0.99 以上
- 精確標註缺陷位置與面積 (px)
- 解決金屬反光造成的干擾
電子元件外觀檢測
- 表面髒污 / 標記 (Surface Mark)
- 表面刮痕 / 凹陷 (Scratch / Dent)
- 邊緣破損 (Edge Damage)
- 高精度識別細微瑕疵
高精度工業 OCR 識別
- 針對不清晰工業標記優化
- 強大多尺度特徵融合技術
- 支援殘缺字元補全預測
- 低對比度環境穩定輸出
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