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「AOI：負責先進光學檢測技術的開發與應用，確保生產流程中的品質控制與缺陷檢測，提升產品合格率與生產效率。需具備強大的數據分析能力、問題解決技巧及跨部門協作經驗，能有效與工程、製造及品質部門溝通，推動持續改善專案。在台灣快速變遷的科技產業中，面對激烈競爭與技術創新挑戰，AOI需能靈活應變，以達成公司整體的經營策略與品質目標。」
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    2023/01/14

    AI路上我是新手，但是我能和學校企業一起比賽並得獎!
    ㊗️ 賀！緯育 與 #勞動部合作AI工程師班同學，參加AI CUP教育部全國大專校院人工智慧競賽，與446組參賽隊伍一同競賽，以 #2組社會人士組參加皆獲得前標之獎 ✨
    緯育從2018年起與勞動部合作 #職業訓練補助計畫，已成功訓練超過560位同學學習AI技術！你也想要和他們一樣，邊學習邊參加競賽，為自己的職涯增光、點開AI技能嗎？
    🙋‍♂️歡迎報名最新一期AI應用工程師班訓練
    報名截止：2023/2/1
    訓練期間：2023/5/8 ~ 8/10
    參訓對象：具專科以上學歷者，訓後3個月內有意往AI領域就業之失待業者
    🔹 報名與詳情可看這邊👉 http://bit.ly/3GYGPSZ
    🔹 LINE諮詢此課程，請加 ID【@173tnppq】
    AI CPU得獎公告：http://bit.ly/3XbyP6W
    再次恭喜2組社會人士組的同學們～ 👏
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    02/03 00:00

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    HOOK INSPECTION MACHINE, AI + AOI DTA824 鉤環檢查機
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    緯育TibaMe
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    2022/12/07

    企業如果想導入AI瑕疵檢測技術該怎麼做？三大產業成功案例分享
    ▍專家認為，製造業是 AI 在台灣最具發展潛力的產業領域
    製造業的產品檢測，搭配高解析度的攝影機與光學元件配置進行機器視覺系統的建置，結合自動化流程設定，即得自動光學檢測辨識 ( Automatic Optical Inspection , AOI )，可輕鬆檢測小到人眼無法看到的物件細節、兼具高效辨識穩定性。
    • 搭配AI建模的瑕疵檢測，有效提升辨識精準度、生產力、效率。
    • 檢測漏檢率僅0.1%，超過人眼辨識10倍以上。因此在生產線上，機器視覺系統每分鐘能快速且精確的檢測數百個，甚至數千個物件，遠勝於人工的檢測能力。
    • 應用產業：PCB、半導體產業、手機零件、醫療器材、各製造業(ex: 相機光學鏡片、高爾夫球、紡織業..等)高單價商品，AI建模提升辨識良率精準度外，提升產線的良率也非常重要。
    • AOI不僅是篩檢瑕疵品的剔除者，也蒐集不良品資料，由瑕疵檢測細項數據分析、歸納找出每階段製程不良的原因，減低不良品生成，提升產線良率。
    ▍產業檢測必備，AI 優化 AOI 影像辨識率
    AI深度學習技術利用神經網路，將需辨識的圖像類型加上標示，進而從這些圖像中辨識物件已知的功能特徵，異常和類別進行系統模型的訓練。
    在訓練期間，訓練系統 AI模型辨識明確的缺陷瑕疵、存在多種形式的缺陷、和學習物件的正常外觀，包括顯著但可容許的變化。將 AI 助攻 AOI用於產品外觀檢測，涵蓋人工檢測的靈活度、機器檢測所具備的高可靠性，錯誤率更低，辨識速度更快的特性。
    AOI自動光學檢測辨識系統，以非接觸式運用機器視覺擷取影像進行分析，應用層面遍及高科技產業研發、製造品管、電子機械業、醫療業等多種產業。
    因AOI為非接觸式擷取影像進行分析，為業界廣泛應用於半成品或製程不影響產能的影像抽檢，特別是部分產業，例如印刷電路板(PCB)在極高良率要求，以AI智慧化檢測系統來減低AOI過篩誤判的現象，更能優化後續篩檢，提增影像辨識精確度。
    ▍如果想學習AI瑕疵檢測並導入企業該怎麼做
    AOI 搭配 AI深度學習技術，已成功部署於產業進行實務運用，讓深度學習更普及於市場上各產業優化的必備技術。
    TibaMe的「AI產品瑕疵檢測-應用CNN物件偵測實作班」，能讓學員瞭解常見產品瑕疵影像任務種類與深度學習如何應用在產品瑕疵影像辨識的整體概念，使學員在應用與研發相關系統時，能充分瞭解須注意的重點。
    授課講師具有台大資工所背景，曾參與多項知名公司AI專案開發經驗，並於科技軟體公司擔任工程師，具備豐富的AI專案實務開發與軟體整合經驗。
    這堂課，你將學會：
    一、業界專業視角定義瑕疵影像分類，確認每個瑕疵影像邊緣
    二、以物件偵測找出瑕疵並標註範圍與各瑕疵類別比對
    三、AI建模學習瑕疵類別與範圍
    四、以實際影像進行檢驗，比對模型辨識準確度(Accuracy)與辨識位置
    五、AI影像辨識建模的基本功
    六、了解各類經典AI模型
    七、實作AI建模分析
    產學接軌，榮獲2022年AIGO金質培訓課程
    🏭 培訓成果亮點企業(一)：正文科技股份有限公司
    「醫療器材讀數智慧辨識 MEOCR」是一個結合了物件偵測以及 OCR 技術的服務，可將量測完的醫療器材照片自動轉換成對應的量測讀數。此服務讓 APP 使用者透過手機拍攝照片完成健康數據的紀錄 ，改善原本使用者判讀不正確、輸入錯誤、輸入流程費時等使用者體驗不佳的問題。
    🏭 培訓成果亮點企業(二)：新呈工業股份有限公司
    「AI檢測連結器卡榫」使用 YOLO 物件偵測的技術，利用產品卡榫特徵/顏色進行區隔並進行模型訓練，將攝像頭抓取到的圖像擷取，送入CNN網路處理預測結果得到檢測的目標，最後進行網絡預測判斷連結器是否安裝卡榫，結合 Kneron dongle 提升運算速率外可節省硬體(主機)成本金額花費。
    🏭 培訓成果亮點企業(三)：東鄉工業有限公司
    「原材表面缺陷檢查系統」適用於鋼捲、銅鋁箔、軟式電路板、PET膜等電子化工原材表面檢查，自動光學檢測領域結合了光學、機械、電機和資訊等多種技術領域，廣泛應用於各種產業或相關的產品。
    想得到的實際應用影像檢測分析技術，都在「AI產品瑕疵檢測-應用CNN物件偵測實作班」這門課，培訓成果看得見，結訓後將課堂所學直接導入企業，創造最大商業價值！
    立即了解課程內容>> https://bit.ly/3UI3fvy
    看更多
    企業如果想導入AI瑕疵檢測技術該怎麼做？三大產業成功案例分享
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    09/09 15:50

    【2025 最新】Amazon搶進企業AI代理市場！全新Quick Suite工具挑戰Google與微軟
    2025 年 9 月，Amazon 正式宣布進軍企業 AI 代理市場，推出內測中的 Quick Suite。這套工具以 AI 代理為核心，能自動協助企業處理研究、數據分析、文件生成與決策建議，顯示 Amazon 不再滿足於雲端基礎建設角色，而是要與 Google Gemini、Microsoft Copilot 等直接競爭。隨著「Amazon AI 代理」與「企業 AI 工具」成為熱搜關鍵字，這場 AI 生產力工具的戰爭也進入白熱化。
    🚀 Amazon Quick Suite 的核心功能
    自動化研究與分析：快速整理大量資訊並輸出簡明摘要，降低員工花費在基礎調查上的時間。
    文件生成與內容提案：AI 可自動撰寫簡報、合約草稿與市場研究報告。
    決策輔助：結合雲端大數據與 AI 模型，提供企業策略建議。
    深度整合 AWS：直接與 Amazon Web Services 資料與安全架構相連，確保企業級可靠性。
    📊 比較表｜Amazon Quick Suite vs 傳統企業工具
    | 項目 | Amazon Quick Suite (AI 代理) | 傳統企業工具（如 Office、CRM） |
    | 研究與分析| AI 自動整理資訊，輸出重點摘要 | 人工整理與分析，耗時耗力 |
    | 文件生成 | 自動產出簡報、報告與提案 | 需人工撰寫與編輯 |
    |決策支援 | AI 提供數據驅動的決策建議 | 多依靠人員經驗與靜態數據 |
    | 系統整合 | 與 AWS 深度整合，確保安全與穩定性 | 需額外串接不同平台，整合度較低
    |操作效率 | 高度自動化，適合追求效率與規模化的企業| 以人力操作為主，效率受限
    🎯 小結：Amazon 正式加入企業 AI 工具大戰
    Amazon 這次推出 Quick Suite，不僅是補足自家在 AI 生產力應用上的缺口，更意味著 AI 代理將成為企業競爭力的核心。在 Google、Microsoft 已搶先推出 Gemini 與 Copilot 的情況下，Amazon 的加入勢必會讓市場競爭更激烈。對企業來說，誰能率先掌握這類 AI 工具，就能在決策速度、營運效率與市場競爭中搶得先機。
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