IR＋可見光識別
可見光觀察形狀、顏色、表面與標記；IR 補充溫度分布。依檢測目標比對兩種影像，辨認單一視角不易發現的異常。
Three Connected Capabilities
從影像辨識，延伸到品質知識
感測、判讀與管理各有明確任務，依現場產品、光源與資料條件設計可驗證的流程。
辨識連到品質管理
將影像結果與工單、批次、機台及檢驗標準關聯，供品管人員複核、分類、追溯與分析趨勢。
Local LLM 廠內訓練
以檢驗規範、SOP 與歷史案例建立廠內知識，評估檢索或微調方式，輔助品質問答、摘要與處置建議。
From Sensor to Decision
從現場影像到可追溯的品質流程
先以小範圍產品與缺陷類型驗證辨識，再將結果納入品管作業與知識整理。
01 雙光譜識別辨認
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可見光看外觀
擷取產品形狀、表面、顏色、標記或裝配狀態，建立可檢查的影像依據。
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IR 看熱分布
量測表面溫度差異，輔助辨認異常發熱、冷熱不均或製程狀態變化。
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依現場條件校正
同步確認拍攝位置、照明、反射與溫度基準，避免單張影像造成誤判。
02 識別結果進入品質管理
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建立缺陷分類
依產品與製程定義檢驗項目，標記疑似刮痕、裝配偏差或熱異常等案例。
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串接工單與批次
將辨識時間、影像、檢驗結果與工單、批次或機台資訊對應，方便追查來源。
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保留人工複核
由品管人員確認疑似異常與處置結果，累積可用於後續分析的可靠樣本。
03 Local LLM 訓練品質知識
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整理廠內資料
盤點檢驗標準、SOP、缺陷描述及已確認的處置紀錄，建立可引用的知識來源。
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評估檢索與微調
依資料量、品質與廠內運算資源，規劃知識檢索或模型微調，並測試回答依據。
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輔助品質工作
提供規範問答、案例摘要與異常處置參考；最終判定仍由授權人員確認。
先確認可量測的試點範圍
辨識效果會受產品材質、拍攝條件、溫度基準及標註樣本影響。冠詠可協助規劃資料盤點、試點與驗收指標；硬體及導入方式可再依 顧問服務 評估。
Quality Workflow
從擷取到複核，留下可追溯的決策脈絡
將 AI 辨識放進現有品質流程，讓每一次判斷都能回到影像、批次與檢驗依據。
擷取影像
同步收集可見光、IR 與必要的製程條件。
標記疑似異常
由影像模型與檢驗規則提出待確認項目。
品管人員複核
確認缺陷類型、判定結果與後續處置。
累積品質知識
整理已確認案例，支援趨勢分析與 Local LLM 知識更新。
從一項產品、一種缺陷開始，驗證適合現場的 AI 品質流程。
洽詢 AI 試點評估