本課程即從機器視覺基本原理出發,建立正確的影像品質觀念,解析解析度、對比、失真與動態模糊等關鍵因素如何影響檢測準確度。並系統化介紹2D與3D影像擷取技術,說明相機、鏡頭、光源與影像擷取設備之選型原則,協助學員建立「從需求出發」的硬體配置思維。
在軟體應用層面,課程將比較傳統影像函式庫與AI視覺技術之差異,說明深度學習於複雜缺陷辨識上的優勢與限制,協助學員理性評估AI導入策略,而非盲目追逐技術趨勢。
透過完整產業案例解析,帶領學員理解從需求定義、硬體設計、影像調校到軟體分析的整體流程與關鍵決策點。無論是初入AOI領域的工程師、負責自動化專案的主管,或現場品管人員,皆能獲得具體可落地的實務方法與系統整合思維。
本課程不需AI開發背景,具備基礎工程或程式概念即可參與,協助學員快速掌握AOI系統架構與應用邏輯,建立可持續優化的品質檢測能力。