精準洞察製造現場的視覺 AI
從零散的硬體配置到 AI 建模、判定與回饋， 將全流程整合為一，為現場提供最順暢的檢測工作流程。
現場營運瓶頸
因應現場課題的客製化檢測
從多重角度分析客戶的實際數據與環境限制，為每道製程建立最合適且穩定的判定標準。
不良型態多樣，判定標準模糊
套用穩定的缺陷檢出演算法
建立精準的判定標準，維持生產良率的一致性
從視覺模型到檢測營運
即使檢測對象與生產條件改變，仍能確保可重複使用的模型資產與營運流程，正是其關鍵所在。
工業影像基礎模型採用理解質感、形狀與微缺陷模式的預訓練式方法
- 以少量數據進行初期驗證
- 依產品群管理再訓練候選
客製化營運方式標準化檢測類型快速處理，高難度製程則依現場量身打造
- 運用相似製程的解決方案，縮短交期並即時確保穩定性
- 面對前所未有的嚴苛環境，從 AI 模型、規則式演算法到系統，皆依現場狀況完美最佳化
- 從純 SW 套用到光學系統配置、設備製作的整套（Turn-key）建置，皆能依客戶的基礎設施條件靈活提供
快速確認作業讓作業人員能快速便利地確認檢測結果
- 檢出結果、佐證影像
- 信賴度、複檢紀錄
條件式驗證推論效能驗證體系
- 依產線速度、相機數量、解析度、GPU/邊緣設備條件，驗證處理量與延遲時間
- 工業影像基礎模型
採用理解質感、形狀與微缺陷模式的預訓練式方法
- 以少量數據進行初期驗證
- 依產品群管理再訓練候選
- 客製化營運方式
標準化檢測類型快速處理，高難度製程則依現場量身打造
- 運用相似製程的解決方案，縮短交期並即時確保穩定性
- 面對前所未有的嚴苛環境，從 AI 模型、規則式演算法到系統，皆依現場狀況完美最佳化
- 從純 SW 套用到光學系統配置、設備製作的整套（Turn-key）建置，皆能依客戶的基礎設施條件靈活提供
- 快速確認作業
讓作業人員能快速便利地確認檢測結果
- 檢出結果、佐證影像
- 信賴度、複檢紀錄
- 條件式驗證
推論效能驗證體系
- 依產線速度、相機數量、解析度、GPU/邊緣設備條件，驗證處理量與延遲時間
導入後最能期待顯著成效的情境
在眾多變數與不足數據之中，依然屹立不搖的精準度。於最嚴苛的製造環境中，AIVision 為您提供檢測解答。
- 1
表面缺陷檢測
偵測金屬、薄膜、電池、電子零件的 微缺陷候選， 並減少審查流程。
- 2
多品種外觀檢測
在 SKU 頻繁變動的環境中， 有系統地管理檢測標準 與模型優化候選。
- 3
不良樣本不足的製程
對於不良數據不足的新製程， 結合異常偵測與現場回饋加以因應。
毫不妥協的壓倒性效能
從大容量數據處理到超高速全數檢測， 提供不拖累現場生產速度的最佳檢測環境。
高解析度數據處理大容量高速處理功能
可以 87MB/s 的速度進行推論與數據儲存
超精密微缺陷偵測複雜零件的精密外觀深度學習檢測
可進行 55MB/s 的推論與數據儲存
量產產線最佳化無誤差與延遲的超高速全數檢測
每日 15 萬件全數檢測 · 純 Vision 判定 0.3 秒以內
基礎模型的與眾不同， AIVEX 從起點便截然不同。
與只要求精煉數據的一般 AI 不同， 我們克服製造現場中無可避免的不良數據稀少性與標註雜訊，並在其中持續學習。
4,284 張AIVEX 的基礎模型，為何如此特別？
- Noise-Robust Loss Function即使混入標註錯誤的訓練數據，模型也能自行過濾並維持精準度。
- Long-tail Sampling即使是現場幾乎不會發生的稀有缺陷，也能以與常見缺陷相同的比重進行訓練。
- 在相同設備上達到最高 3 倍的處理速度無需更昂貴的伺服器，即可在現有硬體上消化更大的檢測量。
- 全球首例大型外觀全面檢測量產成功國內大型製造商實績
現場應用案例
AIVEX 已在汽車、電池、精密零件、物流等多元製造現場，創造出檢測自動化與品質改善的案例。 歡迎根據實際製程條件與營運資料，確認其應用成效。
The Heart of Deep Learning Vision Inspection: Building a Platform Environment Where Vision Engineers Can Focus Solely on the Model
AIVEX’s Vision Platform Group built a platform architecture that separates complex hardware control from software logic, enabling vision engineers to focus on deep learning models and inspection logic rather than infrastructure or hardware control code. By separating hardware and algorithms and introducing declarative inspection scenarios and fault tolerance, the platform improves deployment flexibility while maintaining both high performance and system stability.
2026.09.14
Are You Still Opening Folders on the Inspection PC to Check False Positives and False Negatives?
When we receive a request to reduce the false positive rate or a notification that a false negative has occurred, the usual response is to connect to the inspection PC on site, open File Explorer, and start looking for the relevant images. But across multiple production lines, this was one of the bottlenecks we encountered repeatedly. Finding images one by one and then querying the database again to reconstruct the inspection history for each image took a significant amount of time every time. In the process, the data would gradually become disconnected or inconsistent.
2026.09.08
![[AI Inspection: Challenges in the Field (6)] The Problem of Manually Aligning the Optical System Whenever the Product Variant Changes](/uploads/622e3c09-284e-474d-b221-7ae022c47557.png)
[AI Inspection: Challenges in the Field (6)] The Problem of Manually Aligning the Optical System Whenever the Product Variant Changes
The previous five parts focused on models and data. This article goes one step further upstream. No matter how good the model is, inspection performance will suffer if the imaging position changes every time.
2026.09.03
想了解導入單位 與營運條件嗎？
請查看常見問題
Q.可以單獨導入AIVision嗎？
可以，AIVision支援單獨導入。與AIVData、AIVOps組合導入時，營運迴圈的效果會更顯著。
Q.導入單位有哪些模式？
支援整套交付（含相機、照明）、軟體單獨、模型單獨3種模式。在PoC階段根據產線條件進行選擇。
Q.與現有的相機和產線設備相容嗎？
與主流工業相機、照明、PLC相容，相容與否在PoC診斷中進行確認。