挑戰與方案
元件極性反誤報治理
挑戰傳統 AOI 誤報率長期偏高，操作員對真實反向缺陷的警覺性被大量誤報持續稀释。
方案利用產線積累的歷史誤報圖做少樣本學習，快速建立能區分真反向與視覺幹擾的判定模型。
99%判定準確率
-80%誤報率
<1s單次推理耗時
電子 / PCBA · 應用場景 · APPLICATION
元件極性反誤報治理
汽車電子對極性裝反的容忍度趨近於零，需要在高節拍產線上穩定拦截。
場景 · 極性與絲印錯誤
元件極性反誤報治理
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推薦機型：2D AI AOI · 3D AI AOI · AOI 軟件
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本文由人工智慧生成。文中客戶案例為基於產品真實能力的模擬場景，成效數字為示例性質；官方標定口徑以產品頁為準。