TC6670 AI 品質檢測技術：影像辨識與自動缺陷檢測 - 列印

課程介紹
- 1、幫助主管理解AI在故障預測與預防性維護中的價值、基礎技術與應用案例。
  2、AI 預測維護的實際應用案例解析。
  3、不同產業的導入模式與挑戰。
  4、成功與失敗案例的比較分析。
課程大綱
- 第一天：AI 品質檢測的基礎與應用
  1. AI 在品質檢測中的角色
  *品質檢測的傳統方法與挑戰
  *AI 影像辨識技術概述
  *為何企業需要 AI 品質檢測？（成本、效率、準確度提升）
  *成功案例分享（眼科影像、鑄造與製造業、傳統產業應用）
  2. AI 影像辨識技術基礎
  *影像辨識的基本概念（CNN、深度學習架構）
  *AI 訓練流程（數據蒐集、標註、模型訓練）
  *影像品質對 AI 模型的影響
  *影像缺陷檢測的關鍵技術案例分享（瑕疵分類、異常偵測）
  3. AI 自動缺陷檢測的應用案例分析
  *常見 AI 缺陷檢測系統（AOI、X-ray 檢測）
  *成功企業導入案例與挑戰
  *如何選擇適合的 AI 品質檢測方案與案例分享
  *討論：您的企業適合導入 AI 品質檢測嗎？
  第二天：AI 品質檢測的實務與挑戰
  4. AI 品質檢測的建置與實作體驗
  *AI 品質檢測系統的組成
  *常見的 AI 影像辨識工具與開源框架（TensorFlow, OpenCV, 影像辨識yolo）
  *簡單 AI 影像辨識實作示範（Python + OpenCV + google Mediapipe ）
  *企業應如何準備 AI 導入的數據與基礎設施
  5. AI 品質檢測導入的挑戰與策略
  *資料蒐集與標註的困難
  *AI 模型的準確率與穩定性
  *導入 AI 品質檢測的成本與效益分析
  *如何讓 AI 與現有製造流程結合？
  6. 未來趨勢與企業應對策略
  *AI 品質檢測的未來發展方向（自適應學習、自動標註、5G+AI）
  *AI 品質檢測與 ESG（永續發展）的關聯性
  *企業如何提升 AI 轉型的競爭力
  *討論與 Q&A
課程對象
- 1.各產業人員、主管、儲備幹部及相關行業
  2.中高階經理人、執行長、企業負責人
課程效益
- 讓學員理解 AI 品質檢測的核心概念與應用價值，並透過簡單的 Python 實作體驗 AI 影像辨識的基本操作。
主辦單位
- 中國生產力中心智慧技術與職能發展組