作者：工業應用部 陳宥愷 編輯：楊雅棠

AI影像辨識技術在現代工業製造中扮演越來越重要的角色。利用機器學習和人工智慧技術，對圖像進行自動化分析和辨識，可以幫助企業提高生產效率、降低成本、提高品質，實現工業智能化和自動化。隨著硬體設備的不斷升級和演算法不斷優化，AI影像辨識技術變得越來越普及和成熟。例如目前AI影像辨識技術在人工智慧晶片、深度神經網路、大數據和雲計算等方面都有巨大的進展，進一步提高AI影像辨識技術的效率、精度和穩定性，從而對工業生產提升顯著的自動化。

智能品質檢測是AI影像辨識技術的一個重要應用。傳統的品質檢測需要投入大量人力，容易出現人為錯誤，效率也不高。利用AI影像辨識技術，可以對產品進行自動化檢測，例如，利用AI影像辨識技術，可以檢測電子元件是否存在瑕疵、磨損等問題。

圖說：Olympus STREAM Tru AI Training過程 

AI影像辨識技術的實際運作通常包含以下步驟：
1. 圖像採集：利用攝像頭、掃描器等設備將需要識別的物體或場景轉換成數位信號的形式。
2. 圖像前處理：對圖像進行去噪、增強對比度等操作，以便進一步提取特徵。
3. 特徵提取：利用圖像處理技術和特徵檢測算法，從圖像中提取出具有代表性的特徵，例如邊緣、紋理、顏色等。
4. 特徵選擇：對提取出來的特徵進行篩選，選擇出最能反映物體或場景本質的特徵。
5. 模型訓練：利用監督式學習算法，根據訓練集中的圖像和標籤，訓練一個能夠識別物體或場景的分類器模型，例如卷積神經網絡（CNN）等。
6. 模型驗證：使用測試集中的圖像進行模型驗證，評估模型的準確率。
7. 模型優化：根據驗證結果調整模型參數和演算法，以提高模型的性能。
8. 預測與應用：將訓練好的模型應用於實際場景中，對圖像進行自動化分析和識別，並提供相應的應用場景，例如自動化檢測、生產監控等。

Olympus STREAM Tru AI擁有先進的圖像處理和辨識技術，可以識別各種形式的缺陷和異常，如裂紋、污漬、刮傷、色差等，以檢測製造過程中出現的缺陷和異常，不僅提高生產效率，並提高產品品質、降低成本。