工研院產業學習網

      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。

        課程內容規劃以建立全貌、釐清觀念為主，期望協助學員突破資訊碎片化的困擾，對機器視覺與AOI有一個系統性的認識。課堂將以理論搭配案例解析，除了著重知識交流與經驗分享，更設計有實作操作環節，讓學員能專注於理解技術本質與產業應用邏輯。若您在未來有更進一步的專案需求或技術深化規劃，也歡迎課後與講師、團隊或相關單位進行交流與合作。

        本課程致力於協助產業夥伴與新進學習者，從基礎出發，全面掌握自動光學檢測的關鍵技術與產業應用。無論您希望提升現場問題分析能力、優化產線品質，或是規劃導入AI於AOI系統，課程都能成為您進入智慧製造領域的最佳起點。期待與您在課堂中相遇，共同探索AOI技術的新視野，攜手迎向製造業的智慧未來。

• 掌握機器視覺與AOI系統的核心技術與產業趨勢，建立完整知識架構

• 理解影像品質關鍵因素與硬體選型原則，提升實務應用能力

• 提升對產線檢測問題的判斷與分析能力

• 透過產業案例解析，增強跨領域溝通與問題解決能力

• 業界專家實戰傳授：由具備豐富AOI系統整合與產線經驗的資深講師授課，課程內容緊扣實際產線痛點，帶領學員深入掌握影像品質調校、擷取與分析的完整技術流程。

• 設計邏輯與硬體選型全解析：強調機器視覺系統設計邏輯，詳細解析影像品質關鍵因素與硬體配置原則，協助學員建立獨立規劃與優化影像擷取方案的能力。

• 現場實作體驗，強化應用力：安排實作環節，學員可自備筆電，實際連接相機與鏡頭進行取像，親身操作不同材質樣品，體驗多種影像擷取與照明配置，並學習現場問題分析與調校技巧。

適合對象：

• 製造業產線自動化及AOI系統相關人員

• 機器視覺與智慧檢測相關技術、研發及專案管理人員

• 光學、影像、設備整合等相關技術人員

• 欲了解AOI產業應用現況與趨勢的初學者或轉職者

學習者先備知識或能力：

• 無需AI或程式開發經驗：課程內容由基礎理論出發，逐步帶領學員認識機器視覺原理、影像品質、影像擷取、AI影像分析與實務應用，適合初學者參加。

• 具備一般理工背景更佳：若學員具備基礎物理(如光學原理)、數學(如基礎代數、矩陣運算)、電子或資訊相關知識，有助於更快理解課程內容，但非必須。

• 對自動化、品管、製造或研發有興趣：本課程特別適合對智慧製造、品質檢測、AOI自動光學檢測或相關產業應用有興趣的學員。

【專長】

機器視覺、2D/3D影像軟體/硬體、AOI系統整合、解決方案評估

【學經歷】

國立臺灣大學 博士班(進修中)

新鉅科技公司 品保主任

基仕科技公司 專案經理

課程日期及地點：

• 課程日期：第一梯2026年04月23日(週四) AM 9:00 ~ PM 4:00 / 第二梯2026年09月08日(週二) AM 9:00 ~ PM 4:00

• 實體課程：工業技術研究院中興院區產業學院200-1教室 (新竹縣竹東鎮中興路四段195號21館)

• 線上直播：課程提供【數位同步學習】報名方案，歡迎學員報名參加。直播會議室使用Cisco Webex Meetings，將於課前提供會議室資訊。課程有實作練習，建議參加實體課程，以增進學習成效並能有機會和講師提問互動。

1. 可先報名不繳費，以取得早鳥優惠資格，待確認開課後再繳費。
2. 上課地點：實體課程，新竹工研院中興院區，以課前通知信為準。
3. 報名期間：即日起至開課當天為止，開課前二週報名者，享有早鳥價!
4. 報名方式：產業學習網線上報名。
5. 因課前教材、講義及餐點之準備及需為您進行退款相關事宜，若您不克前來，請於開課三日前告知，
       以利行政作業進行並共同愛護資源。
6. 本班預計20人為原則，依報名及繳費完成之順序額滿為止。(預計15人即開課)
7. 如本課程因人數或其他因素造成課程取消,本院將無息辦理退費，敬請見諒！