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「OCR：負責實施與優化運用光學字符識別技術，提升文件處理效率及資料準確性。主要責任包括制定技術策略，監督系統整合，並協調跨部門合作，以支援業務流程的自動化。需具備資料分析、技術開發、問題解決等能力，同時良好的溝通技巧與團隊合作精神尤為重要，以應付快速變化的工作環境及市場需求。在台灣職場中，需特別關注中華文化的合作氛圍與人際關係，促進信息分享與知識管理，以達成整體業務目標。」
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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
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    13小時前

    轉職首選！3 週從零到上手的數據分析師養成營 —— 104人力銀行 × 104學習 × 緯育 TibaMe 聯合推出
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    ⚡104人力銀行 × 104學習精靈：深耕職涯數據多年，最了解台灣企業用人需求，課程更貼近市場實際職缺。
    ⚡緯育 TibaMe：累積多年產業培訓經驗，專注於 IT、數據、AI 等熱門技能轉職養成，培訓模式完整，輔導成效有口碑。
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    [軟體介紹] 什麼是樂譜OCR程式？
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    14小時前

    【2025 熱點】Amazon Quick Suite 評測與市場前景｜AI 代理平台顛覆傳統 AIO 工具
    Amazon Quick Suite 在 2025 年正式登場，這款全新 企業 AI 代理平台 被視為 Amazon 進軍生產力市場的重大佈局。與傳統 AIO（如 ChatGPT 類型的 AI 工具） 相比，Quick Suite 不僅能回應指令，更能透過代理人（Agent）自動執行複雜任務、整合企業工具並產生決策報告。隨著「Amazon AI 代理」、「企業 AI 工具」成為熱門搜尋關鍵字，這款產品也快速吸引了科技圈與商業領域的高度關注。
    ⚙️ Amazon Quick Suite 的核心亮點
    工作流程自動化：透過 Quick Flows，只需自然語言即可建立跨部門工作流程。
    數據驅動決策：結合 QuickSight 分析 與 Q Business 聊天代理，提供即時研究與決策建議。
    客製化代理：企業可針對不同業務建立專屬代理，並跨團隊共享。
    深度整合 AWS：安全性與穩定性有 AWS 作為後盾，方便與既有系統串接。
    📊 Amazon Quick Suite vs AIO 工具比較
    🚀 市場前景與挑戰
    機會面：
    全球企業對 AI 代理平台 的需求正快速增加，超過 40% 的公司計劃在 2026 年前導入 AI 自動化。
    AWS 的雲端與數據優勢，將幫助 Quick Suite 建立生態壁壘。
    挑戰面：
    權限與資料存取的複雜度，可能成為企業導入時的顧慮。
    目前仍在測試階段，穩定性與使用者體驗需要進一步優化。
    競爭激烈：Microsoft Copilot、Google Gemini、Salesforce Agent 都已在市場上爭奪份額。
    ✅ 總結
    Amazon Quick Suite 不只是另一個 AI 工具，而是能夠改變企業工作流程的 AI 代理平台。它與傳統 AIO 的最大區別在於 自動化能力與多工具整合性，對追求效率與智慧決策的企業來說，無疑是一個值得關注的新選擇。
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