所長茶葉蛋每日生產量大,過去完全依賴人工逐顆檢查,因視覺疲勞與主觀判斷不同,常出現破裂未檢出、色差判斷不一致等問題,造成品質波動與退貨風險。
導入 AISVision 365 後,廠內僅以少量影像(約 10–20 張)建立異常偵測模型,即可自動辨識 破損、裂痕、色差不均、外觀異常。模型在雲端快速完成訓練後匯出到現場設備做地端推論,檢測一致性與速度大幅提升,成功降低人工負擔並穩定產品品質。
所長茶葉蛋產線導入 AI 瑕疵檢測:破裂、色差一次抓出
所長茶葉蛋每日生產量大,過去完全依賴人工逐顆檢查,因視覺疲勞與主觀判斷不同,常出現破裂未檢出、色差判斷不一致等問題,造成品質波動與退貨風險。
導入 AISVision 365 後,廠內僅以少量影像(約 10–20 張)建立異常偵測模型,即可自動辨識 破損、裂痕、色差不均、外觀異常。模型在雲端快速完成訓練後匯出到現場設備做地端推論,檢測一致性與速度大幅提升,成功降低人工負擔並穩定產品品質。