P&G 測紙巾、三星 SDI 測電池內部金屬：AI 視覺如何攻下傳統光學檢測盲點？
在製造現場，品質檢測一直是自動化最難處理的環節之一。當產線運轉速度越快，留給相機擷取影像、算力進行分析與判定瑕疵的時間就被壓縮得越短，若遇上紙巾、包裝材料等容易伸縮、褶皺或移位的柔軟材質，產品外觀本身的變化甚至可能被誤判為瑕疵。若瑕疵藏在產品內部，傳統光學檢測更難直接辨識。 近年來，工業級 AI 視覺技術的普及正徹底翻轉傳統自動光學檢測（AOI）的局限。寶潔（P&G）與西門子（Siemens）聯手打造的「視覺檢測駕駛艙」（Visual Inspection Cockpit，VIC），成功將深度學習導入極速運轉的日用消費品產線；三星 SDI 則將 AI 深度結合 X-Ray 穿透技術，用於精準捕捉電池內部的微小金屬異物。 攻克柔軟動態材質：用 AI 辨識「自然變化」與「真正瑕疵」 在日用消費品製造領域，紙巾與包裝膜等柔軟材質在每分鐘產出數千件的高速傳送下，必然會產生自然拉伸、皺褶與微幅位移。傳統機器視覺主要仰賴預先設定的幾何規則與對比度參數來進行比對，一旦包裝改版或環境光線稍有變化，就必須停機重新編程。這種缺乏彈性的機制，往往導致高昂的過度誤判率。 寶潔與西門子合作推動的 VIC 系統，直接在設備邊緣端即時分析影像，不僅能在全速生產狀態下精準識別重疊零件、低對比度細微瑕疵與複雜裝飾包裝，更能學習並理解何謂柔軟材質的「正常形變」。對 AI…
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