技術簡介
金屬製品外觀品質AI 鑑別與回饋模組，強化國內高階金屬零件的量產競爭力。
水五金、粉末冶金等金屬加工產業，因金屬表面高反光特性及螺旋齒輪等複雜3D幾何形狀，導入自動光學檢測（AOI）時易受光影干擾導致誤判，難以精準辨識微細瑕疵，使品管自動化問題成為量產的重大瓶頸。工研院開發「金屬製品外觀品質AI鑑別與回饋模組」，整合AI深度學習與高階光學控制技術，提升不規則金屬表面的檢測可靠度。
特色與創新
此技術透過動態最適光源布局與特徵模糊度分析演算法，自動偵測光影區塊，即時調整檢測視角與光源配置，抑制反光雜訊；針對複雜3D螺旋齒輪，能精準辨識齒面黑皮、崩齒等缺陷，直徑達188 mm的齒輪，最小可精準檢測出0.1mm 的微細瑕疵，瑕疵檢出率高達98%以上。已導入電動車齒輪產線，檢測時間縮短50%，產能提升三倍，並降低50%品管成本，強化國內高階金屬零件的量產競爭力。