📌 重點摘要
- Cognex VisionPro ViDi（VIDI）AI 機器視覺平台 = Locate 定位 / Analyze 分析 / Classify 分類 / Read 讀取 4 大深度學習工具。
- 取代傳統抽樣 → 100% 全檢，攔截人眼易忽略的刮痕、紋理異常、組裝錯誤、材料缺陷。
- 典型應用：紡織瑕疵（破洞 / 污漬 / 染色不均）/ 焊縫品質（焊接過度 / 不足 / 孔洞）/ 金屬表面（刮痕 / 碰撞 / 反光區辨識）/ 印刷檢測（漏印 / 多印 / 墨漬）。
- Edge Learning 邊緣 AI：工程師現場 30 分鐘上手，無需 C++/Python 程式背景，預訓練字庫讀取嚴重變形 / 歪斜 / 蝕刻不佳的 OCR / DPM 代碼。
- 適用機型：In-Sight 2800（入門 Edge AI）/ In-Sight 3800（5MP 高解析 AI + 規則式）/ In-Sight D900（旗艦 AI 一體機）/ VisionPro ViDi（PC-based AI 平台）。
- VSK 為 Cognex 官方 PSI 認證系統整合商，提供 OK / NG 樣品實測、免費可行性評估與選型建議。
在這個數位化浪潮席捲全球的時代，人工智慧（AI）正以驚人的速度改變工業製造的格局。本文深入探討 Cognex VisionPro ViDi（VIDI）AI 深度學習 4 大工具如何推動工業自動化、徹底改變工業生產流程、提升生產效率與良率。
Cognex VisionPro ViDi 4 大 AI 視覺工具總覽
Cognex VisionPro ViDi（VIDI）是業界領先的 AI 深度學習機器視覺平台，由四個獨立工具組成：Locate（定位）/ Analyze（分析）/ Classify（分類）/ Read（讀取）。每個工具解決傳統規則式視覺難以穩定處理的場景，並可組合應用於同一條產線。
智慧定位（Locate）：精準捕捉複雜細節
AI 視覺檢測技術結合了電腦和深度學習演算法，使機器能夠「看」和「理解」周圍的環境，做出智慧決策。
定位工具可以從標註的圖像中學習，定位複雜的特徵和工件，透過深度學習演算法定位工件，計數貨盤上的半透明玻璃醫療小瓶，並對試劑盒和工具包執行裝配驗證檢查。
在現代製造環境中，精確定位複雜的組件是一個挑戰。人工智慧視覺系統的定位工具能夠快速且準確地識別和定位，大大提高了生產效率和準確性。
延伸閱讀：AI 深度學習 Locate 定位工具
缺陷分析（Analyze）：品質控制的新標準
AI 視覺分析工具專門用於檢測異常和外觀缺陷，能發現人眼可能忽略的問題，無論是裝飾表面上的刮痕、不完整或不正確的裝配件，還是織物上的紡織問題、組裝錯誤、材料缺陷等。系統收集和分析大量數據，幫助識別缺陷模式和根本原因，根據不同客戶或市場的要求靈活調整檢測標準。
延伸閱讀：AI 影像辨識 Analyze 分析工具
智慧分類（Classify）：效率與準確性的完美結合
AI 視覺分類工具的能力同樣令人驚嘆，分類工具用於對物體或完整場景進行分類。無論是基於包裝識別產品、分類焊縫，還是區分缺陷，都能基於標註的圖像集合學習區分不同的類別。
在複雜的工業環境中，自動化系統可以同時考慮多個參數（如尺寸、顏色、紋理等），進行更全面的質量評估並廣泛運用，對每一個產品進行 100% 在線檢查，而不是傳統的抽樣檢測，並且快速且準確的針對產品做缺陷分類，大幅提高了生產線的靈活性和效率。
超強閱讀（Read）：解碼模糊文字的秘密武器
讀取工具可讀取嚴重變形、歪斜和蝕刻品質不佳的代碼。預訓練的字庫能識別大多數文本，產線上的工作人員無需額外的程式設計或字型訓練，迅速輕鬆上手。
在工業生產中，OCR 能夠準確地讀取各種代碼和文字資訊至關重要。製造業生產履歷追蹤、品質控制、零件管理、維修記錄、有效期限管理、產品批號等都需要大量運用機器的資訊處理能力。
延伸閱讀：AI 深度學習 Read 讀取工具
產業應用：AI 視覺檢測的實踐
Cognex VIDI 4 大工具在實際產線的典型應用情境如下，可單獨使用，也可組合處理同一條產線的多項檢測指標。
紡織業 — 瑕疵與圖案異常檢出
AI 視覺檢測系統解決了紡織業缺陷檢測困擾的難題，識別紋理破洞、污漬檢查、染色均勻性及各種瑕疵，AI 可以自行學習紡織圖案、紗線特性、顏色和可接受的缺陷，確保布料表面品質符合規格。
焊縫品質 — 熱變形與飛濺干擾下的穩定辨識
傳統機器視覺系統難以定義各種焊縫形狀，焊接過程中的熱變形、飛濺等正常現象容易被誤判為缺陷，金屬表面高度反光容易造成過曝，不規則的表面紋理也增加了圖像處理的難度。
AI 對可接受焊接元件的外觀進行訓練，檢測流程能夠可靠識別焊縫缺失、焊接過度、焊接不充分、焊縫中孔洞等缺陷。
金屬表面 — 反光與紋理干擾下的刮痕辨識
金屬元件表面具有明顯的紋理，難以識別缺陷、碰撞、刮痕或污漬，必須忽略材料中的正常變化和不明顯的異常。AI 可以自動組合各種背景資訊，以創建元件形狀和紋理的可靠模型，碰撞和刮痕有別於局部表面正常變化，視為異常。
印刷品質 — 漏印 / 多印 / 墨漬辨識
文字清晰度檢查、墨漬和污點識別、漏印和多印檢查，AI 視覺檢測系統能夠可靠地識別印刷錯誤和油墨轉印不正確問題。
延伸閱讀：AI 智能學習案例分享
AI 視覺檢測，引領製造業未來
AI 視覺技術正在重新定義製造業的未來 — 立即提供精準結果，並能儲存影像用於持續的流程最佳化。已經導入實施 AI 視覺檢測系統的製造業普遍認為，採用 AI 技術已成為策略性選擇，大幅降低錯誤率和人力成本，擁有更高的生產效率、更優質的產品。
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