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膠囊外觀缺陷檢測(80類)

膠囊外觀缺陷種類繁多，是製劑環節質量控制中最依賴人工經驗的一環。

場景 · 膠囊外觀與色差

挑戰與方案

挑戰缺陷種類多達 80 類，操作員連續作業 2–3 小時後漏檢率顯著上升，可達 10%–15%。

方案微鏈道愛 DaoAI —— 操作員透過圖形化介面自行標註樣本訓練模型，0 程式碼完成 80 類缺陷檢測模型建立。

80類覆蓋缺陷類型

<1%漏檢率(原12%)

<2%誤檢率(原7%)

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。

常見問題 · FAQ

膠囊外觀缺陷檢測(80類)最主要的挑戰是什麼？

缺陷種類多達 80 類，操作員連續作業 2–3 小時後漏檢率顯著上升，可達 10%–15%。

DaoAI 是如何解決這個問題的？

微鏈道愛 DaoAI —— 操作員透過圖形化介面自行標註樣本訓練模型，0 程式碼完成 80 類缺陷檢測模型建立。

這套方案能達到什麼效果？

在實際產線案例中，覆蓋缺陷類型達到 80類，漏檢率(原12%)達到 <1%，誤檢率(原7%)達到 <2%（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，具體以實測為準）。

膠囊外觀缺陷檢測(80類)的費用大概是多少？

膠囊外觀缺陷檢測(80類)的費用因產線規模、檢測點位數量與部署方式(雲端/邊緣/本地化)而異，不同客戶配置差異較大，暫不提供統一報價單；可預約 Demo 獲取針對性報價與實施週期評估。