近年来，随着生成式 AI 和机器视觉检测的快速发展，为智慧 AOI 检测注入了新的活力。本文将聚焦在智慧 AOI 检测市场的发展现况与趋势，并剖析其在智慧工厂巡检与品质管控的应用场景，并关注生成式 AI 与机器视觉检测所带来的变革。

人工智慧（AI）浪潮席卷全球，制造业正经历着前所未有的转型。在追求更高效率、更高品质、更低成本的目标下，结合AI技术的智慧自动化光学检测（AOI）已成为不可或缺的关键技术。

根据市场研究机构 MarketsandMarkets 的预测，全球 AOI 设备市场规模将从 2020 年的 5.5 亿美元成长至 2025 年的 8.1 亿美元，年复合成长率达 8.1%。其中，亚太地区由於电子制造业的蓬勃发展，预计将成为成长最快的市场。此外，由於生成式 AI 和机器视觉检测的崛起，将进一步推动此市场的成长。

智慧AOI检测的全球市场概况

而各个区域的发展则如下：

中国

作为全球制造业重镇，中国对智慧 AOI 检测的需求最为强劲，特别是中国政府持续推动「中国制造 2025」等政策，鼓励制造业转型升级，这为给予了智慧 AOI 检测市场发展的长期利多。预计未来几年，中国智慧 AOI 检测市场将保持高速成长。

目前，智慧AOI检测在中国的应用领域主要包括消费电子、半导体、显示面板、汽车工业等，其他还有机械制造、食品饮料、医药和纺织。

美国

美国是全球科技创新中心，无论人工智慧、机器视觉，或者大数据技术，都是属於领头羊的角色，这也为该地区的智慧AOI检测市场的发展奠定了坚实基础。而目前美国也是全球最大的自动光学检测市场之一，预计到2030年底，市场规模将达到729亿美元，复合年增长率为13.6%，显示美国对AOI技术的需求强劲。

近年来，美国出现制造业回流趋势，这将增加对先进制造技术的需求，包括智慧AOI检测。

智慧AOI检测在美国的重点应用领域主要包括电子制造、半导体产业、航太、医材和汽车工业等。

欧洲

欧洲是工业4.0的大本营，因此在推动智慧AOI检测的发展上也是不遗馀力。

工业4.0强调设备互联、数据分析和智能化，这与智慧AOI检测的发展方向一致。因此在此一政策的引领下，将进一步刺激智慧AOI检测市场的发展。

智慧AOI检测在欧洲的重点应用领域主要包括：汽车工业、电子制造、半导体产业与医疗器材等。

日本

日本智慧AOI市场主要受电子制造业、汽车产业等驱动。随着技术的进步和应用领域的扩大，预计市场规模将持续增长。另一方面，三维立体检测的3D AOI、AI赋能和与其他设备的整合将成为未来发展的主要趋势。

主要应用领域则以电子制造业、汽车产业、食品和医药产业为主，其他如金属加工、纺织、印刷等产业，在日本的AOI应用也有举足轻重的位置。

台湾

台湾拥有完整的电子产业供应链，并在半导体、面板等领域处於领先地位。因此随着智慧制造的推进，台湾对智慧 AOI 检测的需求也日益增加。尤其受到少子化和人囗老化等因素的影响，也提高业者加速采用智慧AOI检测的意愿，以减少人力并提高产能。

台湾智慧AOI的应用领域相当广泛，以下列出几个主要的代表性业：电子与半导体产业、面板产业、PCB产业、金属加工与机械产业，其他还有食品与医药产业、纺织产业。

图一 : 台湾的电子与半导体产业、PCB产业等，是智慧AOI的主要应用领域。

生成式 AI 的智慧机器视觉检测

除了深度学习、大数据分析、云端运算与边缘运算等主流趋势外，生成式 AI的崛起，正为智慧 AOI 检测带来新的突破。

生成式 AI 是一种能够生成新的、原创内容的人工智慧技术，而这种技术除了可以用内容创作之外，对於需要影像资料的智慧检测辨识来说，将能是一种有效缩减模型产生的时程的方法。

传统上，要让AOI学会辨识瑕疵，必须事前准备一定数量的瑕疵照片，藉此产生数据模型，有点像准备教材一样。然而有些领域的瑕疵照片取得费时旷日或者成本庞大，例如水果植栽和半导体晶片，不仅花费时间，同时也会提高一定的生产成本。 而且就算好不容易训练好了，换个新产品或出现新的瑕疵，AOI又得重头学起。

现在有了生成式AI，检验者它可以自己生成出各种瑕疵的照片，让智慧AOI在初期就能取得一定的数据资料，并藉此训练出堪用的辨识模型，加速检测设备在产线的上线时程，进而减少时间成本，同时也能加速量产。後续量产进行後，实际的影像资料也能再被利用，藉此进行优化与调教，让检测的品质更贴近真实的产品。

在智慧 AOI 检测中，生成式 AI 可以应用於：

· 缺陷生成与扩增： 通过生成各种可能的缺陷图像，扩增训练数据集，提高模型的泛化能力和检测准确率。

· 虚拟样本生成： 生成各种产品的虚拟样本，用於模型训练和测试，降低开发成本和周期。

· 自动化报告生成： 根据检测结果，自动生成详细的检测报告，提高工作效率。

不过值得注意的是．瑕疵数据的生成与采用仍是属於辅助产线人员的目的，因此瑕疵的标注仍是需要专业人士来进行，而所生成的影像也必须要可为人类辨识才行。

生成式智慧机器视觉的软硬体

而要导入生成式AI的AOI技术，在硬体方面，具备一定的运算能力可说是基础条件。由於生成式AI模型的训练和推理需要大量的计算资源，因此配备高效能的GPU或专用的AI加速器是不可或缺；而高解析度工业相机则是捕捉产品表面细微缺陷的眼睛；而机械手臂或传送带则负责产品的自动化定位和移动；另一方面，充足的储存空间也是必备的，用於储存大量的训练数据、模型叁数和检测结果。

软体方面，深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等是构建和训练生成式AI模型的基石；生成式AI模型库如GAN、VAE等，则负责生成逼真的缺陷图像或学习正常样本的分布；图像处理库如OpenCV等，用於对图像进行预处理、特徵提取和後处理。最後，AOI检测软体负责整合硬体设备、控制检测流程、显示检测结果和生成报表。

除此之外，数据标注工具、模型优化工具以及云端运算平台等，也可能在特定情况下派上用场。

值得注意的是，具体所需的软硬体配置会根据检测产品的复杂度、缺陷类型、检测速度要求等因素而有所不同。因此，在选择软硬体设备时，建议谘询专业的AOI系统整合商，以获得最适合的解决方案，让生成式AI在AOI检测领域充分发挥其潜力。

生成式 AI 与机器视觉检测的应用场景

生成式AI和机器视觉检测的结合，为许多产业带来了创新的应用场景，以下是几个不同产业的应用案例：

制造业

制造业是台湾的重要经济核心，除了全球闻名的半导体和电子业外，还有机械与各种加工制造。而对制造业来说，其工件的样式繁多，且材质迥异，如要透过传统的方式取得数据资料进行分析，经常需要一定的时间来训练，但若使用生成式AI技术，则可在效率与实用度上大幅的提升，而其主要运用於以下：

· 瑕疵检测与分类：生成式AI可以生成大量逼真的瑕疵图像，用於训练机器视觉模型，使其能够更准确地检测和分类产品表面的各种瑕疵，包括刮痕、凹痕、污点、变形等。

· 产品外观检查：除了瑕疵检测，生成式AI还可以帮助机器视觉系统检查产品的外观是否符合标准，例如颜色、形状、尺寸等。

· 零件组装验证：在产品组装过程中，机器视觉系统可以利用生成式AI生成的图像来验证零件是否正确组装，以及是否存在缺失或错误安装的零件。

· 制程监控与优化：通过分析生产线上的影像数据，生成式AI可以帮助识别潜在的生产问题，并提供优化建议，提高生产效率和产品品质。

图二 : 结合边缘运算技术的智慧型工业镜头，图为凌华的解决方案。

医疗领域

生成式AI能制作医学影像，帮助医生更准确诊断疾病。它也能辅助医生进行手术，提高手术精确度。另外，它还能生成分子结构，加速新药研发。

· 医学影像分析：生成式AI可以生成各种医学影像，例如X光片、CT扫描、MRI等，用於训练机器视觉模型，使其能够更准确地诊断疾病、识别肿瘤、评估治疗效果等。

· 手术辅助：在手术过程中，机器视觉系统可以利用生成式AI生成的图像来辅助医生进行手术规划、导航和操作，提高手术的精确度和安全性。

· 药物研发：生成式AI可以生成大量的分子结构，用於筛选和设计新的药物，加速药物研发过程。

安防监控

除了做为产线上的检测工具，生成式结合机器视觉也能用在监控上。透过AI技术，能学会分辨正常和异常行为，有助於提升安防监控。它也能生成人脸图像，让人脸识别和身份验证更准确。

· 异常行为检测：生成式AI可以学习正常行为的模式，并识别出偏离正常模式的异常行为，例如人群聚集、打架斗殴、非法入侵等，提高安防监控的效率和准确度。

· 人脸识别与身份验证：生成式AI可以生成各种人脸图像，用於训练机器视觉模型，使其能够更准确地识别人脸和验证身份，应用於门禁系统、考勤系统、安检系统等。

其他领域

生成式AI也能广泛运用在其他的场域上，例如交通与农业等。它能生成各种道路场景，让自动驾驶更安全。它也能生成农作物图像，帮助识别病虫害。另外，它还能生成商品图像，用於零售业的库存管理和顾客行为分析。

· 自动驾驶：以生成各种道路场景和交通状况的图像，用於训练自动驾驶系统，使其能够更安全、更智能地应对各种复杂的路况。

· 智慧农业：生成各种农作物的图像，用於训练机器视觉模型，使其能够识别病虫害、评估作物生长状况、优化灌溉和施肥等。

· 零售业：生成各种商品的图像，用於训练机器视觉模型，使其能够识别商品、进行库存管理、分析顾客行为等。

图三 : 生成式AI可以生成大量逼真的瑕疵图像，用於训练机器视觉模型。图为思??科技的AI检测辨识系统。（source：思??）

结语

智慧 AOI 检测作为工业 4.0 时代的关键技术，正引领着制造业的转型升级。在 AI、机器视觉、大数据等技术的推动下，特别是生成式 AI 和机器视觉检测的崛起，智慧 AOI 检测将不断发展，为制造业带来更高的效率、更优的品质和更低的成本。随着各国政府政策的支持和市场需求的持续增加，智慧 AOI 检测方案的导入范围也将更加广阔，并在智慧工厂巡检与品质管控中发挥越来越重要的作用。