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VSK 威視康 — Cognex 官方授權 PSI 系統整合商
媒體報導 · 2019/05/31

威視康機器視覺 積極部署 AI 深度學習技術
工商日報報導

工商日報專訪 VSK 威視康:以機器視覺結合 AI 深度學習,提供透明化、可視化、具備速度與再現性的視覺檢查方案,搶進工業 AI 商機。

作者:VSK 威視康技術團隊 發布:2019/05/31 更新:2026/05/18

工商日報報導 VSK 以機器視覺結合 AI 深度學習切入工業 AI 商機。

📌 重點摘要

  • 威視康機器視覺 積極部署 AI 深度學習技術 — 第三方媒體報導
  • VSK 威視康為 Cognex 官方 PSI 認證系統整合商,深耕台灣製造業逾十年。
  • 橫跨半導體、汽車、PCB、醫療、製藥、食品飲料 10 大產業導入經驗。

💡 類似應用參考

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VSK 跨產業導入案例

ViDi 八大應用情境(延伸完整指南)

從刮痕、組裝完整性、複雜缺陷分類,到鋼印 / OCR、瑕疵分類,ViDi 已在多產業落地。完整 8 大應用情境見 Cognex ViDi 深度學習 8 大應用情境完整指南

工程師 FAQ:AI 視覺導入

Q1:ViDi 一定要 GPU 嗎?
D900 智慧相機內建運算單元;PC-based VisionPro + ViDi 通常搭配 NVIDIA GPU 做推論加速。

Q2:要準備多少張樣品?
Edge Learning 數十張即可起步;ViDi Analyze / Classify 視變異程度通常數百到數千張,由 VSK 工程師依現場樣本評估。

Q3:AI 視覺會取代規則式嗎?
不會。Cognex 走「規則式 + AI 雙引擎」路線,規則跑得穩的場景沒必要切 AI;變異大、規則寫不出來的才上 ViDi。詳見 ViDi vs 規則式比較

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官方參考來源

Cognex 官方網站

延伸閱讀

工商日報報導:威視康機器視覺積極部署 AI 深度學習技術

媒體來源:工商日報 | 報導日期:2019.05.31 | 文/利漢民

深度學習工具棧:ViDi 四大工具對應四大任務

報導中提到的「定位、分析、分類、讀取」四項 AI 視覺任務,正好對應 Cognex ViDi 的四個工具模組〔以 Cognex datasheet 為準〕:

  • ViDi Locate:定位複雜特徵與工件,即使位置、角度、外觀變異也能找到目標。
  • ViDi Analyze:檢測異常與外觀缺陷,對應刮痕、織物紗線、表面瑕疵等難以用規則描述的問題。
  • ViDi Classify:不良品分類(依瑕疵類型分流)、產品分型。
  • ViDi Read:讀取嚴重變形、歪斜、刻印品質不佳的字元與條碼。

硬體對應:從 Edge Learning 到 PC-based 深度學習

  • In-Sight 2800內建 Edge Learning,少量樣本、無需 PC 即可訓練,AI 視覺最低門檻入門。
  • In-Sight D900Cognex 首款專為深度學習設計的智慧相機,支援 ViDi 四工具。
  • VisionPro + ViDiPC-based 多相機、高速、大產線專用,可整合傳統規則式與 AI 雙引擎。
  • Deep Learning StudioViDi 模型訓練介面,工程師 / 品管可協作標註。

人工智慧推升製造業自動化效率

由於人工智慧的進步,企業可以從更高程度的自動化、更高的生產效率、更可靠的識別,以及更廣泛的識別對象中受益。而 AI 機器視覺提高了這些工作流程的運行效率和安全性,並已成為自動化和加速生產不可或缺的環節。

做為機器視覺影像系統的領先供應商,威視康除了著重於為企業建立正確的機器視覺應用觀念之外,更不斷以務實及豐富的實作經驗推動工廠自動化的創新與發展,以滿足各類製造業中客戶的需求。威視康進一步說明,人工智慧的核心在於找出規律性建立模式,進而學習避免前面發生的錯誤,甚至做到提前預測;搭配機器視覺可以取代人眼判讀、檢測,提升整體生產良率。

AI 視覺四大應用:定位、分析、分類、讀取

AI 視覺應用主要工具為定位、分析、分類及讀取,從標註的圖像中學習,定位複雜的特徵和工件,檢測異常和外觀缺陷。過去技術無法達成的表面刮痕,甚至是織物上的紡織問題,都能透過 AI 視覺辨識達成,並根據不同的不良品進行分類,讀取已嚴重變形、歪斜和刻印品質不佳的條碼,大幅提升工廠效益及製程良率。

威視康 AI 視覺深度學習檢查方案應用場景

威視康 AI 視覺深度學習方案的關鍵技術

威視康透過利用機器視覺結合 AI,提供客戶全新的 AI 視覺深度學習檢查方案,其中關鍵技術包含:

  • 透明化、可視化:檢測過程可追溯、結果可解釋。
  • 具備速度、準確度及再現性:在量化測量架構化場景方面勝出。
  • 正確的攝影機解析度與光學件配置:能輕鬆檢測小到人眼無法看到的物件細節,且檢測的可靠性較高,錯誤率更低。
  • 高速產線運行:機器視覺系統每分鐘能可靠且重複地檢測數百個,甚至數千個零件,遠勝於人工的檢測能力。

深耕智慧製造,搶進 AI 商機

人工智慧雖然重要,但卻非一蹴可幾。台灣業者目前在自動化既然已有小成,未來可思考如何結合機器視覺,讓自動化更有彈性,深化產業鏈互動,打造出更具全球競爭力的智慧嵌入式產品,才是未來值得發展的方向。

威視康的機器視覺 Know-How,擴展到 AI 深度學習的模型訓練,從點、線、面慢慢延伸到工廠全面化,搶進工業機器視覺 AI 深度學習商機。

延伸閱讀:Cognex 機器視覺產品線總覽CCD vs CMOS 感光元件差異與 VSK 工程師討論 AI 視覺導入


本文涉及之 機器視覺、視覺檢測、AOI、AI 視覺、瑕疵檢測相關方案,VSK 威視康可依現場提供 Cognex 設備選型建議;若需與 KEYENCE 基恩斯方案對比,亦提供完整對照與選型建議。工業自動化、智慧製造、製程改善導入請來電 +886 2-8809-3200。

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媒體報導工商日報AI 深度學習AI 視覺機器視覺VSK 威視康
FAQ · 常見問題

關於本主題的常見問題

ViDi 一定要 GPU 嗎? +
In-Sight D900 智慧相機內建運算單元,無需 PC;PC-based VisionPro + ViDi 通常搭配 NVIDIA GPU 做推論加速。VSK 工程師會依產線速度與相機數量評估架構。
AI 深度學習導入要準備多少樣品? +
Edge Learning 數十張即可起步;ViDi Analyze / Classify 視變異程度通常數百到數千張。由 VSK 工程師依現場樣本評估,必要時可分階段擴充樣本。
AI 視覺會取代規則式機器視覺嗎? +
不會。Cognex 走「規則式 + AI 雙引擎」路線。規則跑得穩的場景(尺寸量測、條碼讀取、形狀穩定的定位)沒必要切 AI;變異大、規則寫不出來的瑕疵才上 ViDi。
ViDi 的「定位、分析、分類、讀取」四工具分別解決什麼問題? +
ViDi Locate 定位變異特徵;ViDi Analyze 檢測刮痕、織物紗線等難規則化的瑕疵;ViDi Classify 不良品分類;ViDi Read 讀取嚴重變形、歪斜、刻印品質差的字元與條碼。
AI 視覺方案的可靠性與可解釋性如何? +
VSK 強調「透明化、可視化」:檢測過程可追溯、結果可解釋。模型輸出含信心分數與標註區域,可在產線上配合 SPC 統計持續監控誤判與漏檢,由 VSK 工程師協助模型版本管理。
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