作者:解明潔自動化AI視覺檢測技術
隨著人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與深度學習（Deep Learning）的發展推動視覺檢測從傳統依賴規則的方式，轉型為數據驅動的智能化系統。傳統檢測在光照穩定時具有效率，但對環境變化敏感，易誤判與漏檢。AI 深度學習透過大量標註數據自動提取多層特徵，能適應複雜生產環境，於分類、檢測與分割等任務展現高精度與穩定性。本文介紹 2D 與 3D 視覺技術及其在缺陷檢測、尺寸量測、品質分級的應用，強調其在光照變化容忍度、複雜特徵辨識、即時檢測及自適應優化的優勢[1] [2]。特別是在金屬加工產線，AI 視覺能處理金屬表面反光與隨機堆疊問題，結合工件定位與 3D 視覺辨識，輔助機械手臂完成自動化上、下料，有效提升精度與效率。