2、降低人員覆判工作負擔：傳統的AOI檢測需要人工進行覆判，以確認檢測結果的準確性。引入深度學習技術後，AI AOI系統可以自主判斷瑕疵，減輕了人工覆判的工作負擔，同時提高了檢測效率。
3、減少漏檢機率：深度學習演算法能夠學習和辨識較微小且背景複雜的瑕疵，因此可以有效降低漏檢的機率。這對於製造業者來說非常關鍵，因為即使一個微小的瑕疵也可能對產品的品質和性能產生重大影響。
4、提升機台利用率：AI+AOI系統的高解析高效能影像擷取卡和深度學習演算法整合，可以大幅提升機台的利用率。系統能夠快速處理大量的影像資料，實現快速而精準的檢測，提高生產效率和品質。
總的來說，深度學習技術與傳統AOI光學檢測的結合將革命性地改變市場。它提供了自我學習能力，減少了人工覆判工作負擔，降低了漏檢機率，擴展了應用範圍，並提升了機台利用率。這些改變將帶來更高效率、更精確和更可靠的檢測解決方案，進一步推動製造業的智慧化和自動化發展。
機器視覺深度學習應用在工廠自動化
