工研院產業學習網

在當今製造業自動化與智慧化的浪潮下，自動光學檢測(AOI, Automated Optical Inspection)已然成為產線品質把關不可或缺的核心技術。無論是半導體、電子組裝、精密零組件，還是新興的智慧製造場域，AOI系統都扮演著提升良率、減少人為疏失、強化競爭力的關鍵角色。然而，許多產業夥伴或新進學習者在面對AOI技術時，常常會遇到幾個共同的痛點：如何判斷與提升影像品質？如何選擇合適的硬體組件？如何理解各種影像分析軟體的應用時機？又如何將這些技術有效結合，真正落實於產線現場？

本課程正是為了解決這些實務需求而設計。課程從機器視覺的基本原理出發，帶領學員認識什麼是機器視覺、為何現代製造必須仰賴機器視覺來強化品質控管，以及如何從影像品質的判定切入，建立正確的技術觀念。許多初學者常困惑於「影像品質」這個抽象的名詞，課程將以實際案例解析，深入說明像素、解析度、對比、失真、動態模糊等因素如何影響後續的檢測準確度，讓學員能在理論與實務間找到關聯性與平衡點。

此外課程將系統性介紹2D與3D影像擷取技術，協助學員理解相機、鏡頭、光源、影像卡等硬體組件的選擇原則與搭配要領。許多產線問題往往源自於硬體組合不當或調校不佳，導致影像品質不穩、檢測結果失真。本課程將針對這些常見挑戰，分享業界經驗與解決策略，協助學員建立「從需求出發」的硬體選型與配置思維，避免落入單純追求高規格卻無法解決實際問題的迷思。

隨著AI技術的快速發展，AOI系統的軟體層面也正經歷重大轉型。傳統AOI多仰賴影像函式庫進行瑕疵比對與特徵擷取，但在面對複雜或變異性高的產品時，往往力不從心。課程將介紹傳統AOI影像庫的基本架構與適用場景，並進一步說明AI視覺軟體如何透過深度學習(Deep Learning)、卷積神經網路(CNN)等技術，提升辨識彈性與自動化程度。對於想要掌握產業最新趨勢、評估AI導入效益的學員而言，這部分內容將有助於建立全局觀念，避免盲目追求「AI化」而忽略實際應用限制。

本課程特別重視產業應用案例的分享與討論。課堂中將結合不同產業的AOI應用情境，剖析從需求定義、硬體選型、影像品質調校到軟體分析的完整流程，協助學員理解每個環節的關鍵決策點與潛在風險。無論您是剛接觸AOI領域的工程師、負責自動化專案的管理者，還是希望強化品管能力的現場夥伴，都能從課程中獲得具體的啟發與實務建議。

值得一提的是課程設計特別考量到學員背景的多元性，無需AI或深度學習開發經驗，只要具備基本程式或工程知識，即可理解課程內容。講師具備跨領域的產學經驗，能以淺顯易懂的方式拆解複雜技術，協助學員快速掌握AOI系統的核心架構與應用邏輯。

課程時間雖僅一天(六小時)，但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。

課程日期及地點：

• 課程日期：2025年09月24日(週三) 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200-2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。

課程洽詢：

• 課程洽詢：(03) 5912134 陳小姐 (課程行政或庶務問題窗口) (03) 5916724 胡先生 (課程內涵或技術問題窗口)

• 聯絡信箱：itri538776@itri.org.tw、JessHu@itri.org.tw

繳費方式：

請收到上課及繳費通知後，於開課日二天前以銀行匯款或線上報名時可使用ATM轉帳或信用卡等方式付款。（電子發票證明聯（交易明細檔）於繳款確認收款 後將mail至您的信箱或於開課當天提供予您紙本電子發票證明聯）。若需提早取得「電子發票證明聯」，請洽詢本學習中心。

注意事項：

• 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。

• 上課地點：實體課程，工研院中興院區(新竹縣竹東鎮中興路四段195號21館教室)，以課前通知信為準。

• 報名期間：即日起至9月23日止，開課前二週報名者，享有早鳥價!

• 報名方式：產業學習網(college.itri.org.tw)線上搜尋課程名稱【AOI光學檢測實戰：機器視覺技術原理與應用研習】進行報名。

• 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。

• 課程主辦單位保留修訂課程日期及取消課程的權利。為確保您的上課權益，報名後若未收到任何回覆，敬請來電洽詢方完成報名。

• 本班預計20人為原則，依報名及繳費完成之順序額滿為止。

• 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！

• 為尊重講師之智慧財產權益，恕無法提供課程講義電子檔。

• 為配合講師時間或臨時突發事件，主辦單位有調整日期或更換講師之權利。

• 報名時請註明欲開立發票完整抬頭，以利開立收據；未註明者，一律開立個人抬頭，恕不接受更換發票之要求，課程開始當天不得以任何因素要求退費。

• 本課程受訓學員於每堂課程上課請簽到、下課請簽退。

【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