作者:張津魁、羅倆凡、李韋辰非破壞性膜厚AI檢測技術
表面鍍膜技術廣泛應用於各種工業製程，以提升材料的耐磨性、耐蝕性等。然而鍍膜層的厚度對於最終產品的性能至關重要，若鍍層厚度過厚或過薄皆可能會影響工件之功能性，導致產品失效。一般常見的傳統檢測方法多透過破壞樣品後，使用目視、顯微鏡或SEM等工具進行量測，雖可提供準確的測量結果，但檢測效率低且會造成樣品破壞問題。本研究透過人工智慧(Artificial intelligence, AI)技術，結合深度學習與影像處理演算法，針對鍍膜表面的膜厚進行分析，克服傳統破壞性檢測的侷限性，並可適應不同材質與鍍層類型，減少雜訊造成的干擾，以確保產品的品質與一致性。