1. 高準確性與穩定性

• AOI 提供規則化檢測的穩定性，確保對固定缺陷（如尺寸偏差、位置錯誤）有高度的可靠性。

• AI 補充 AOI 對複雜、非規則缺陷的檢測能力，能處理傳統 AOI 難以檢測的問題（如表面刮痕、細微材質變化）。

優勢： 提升了整體檢測的準確性，減少漏檢和誤檢的可能性。

2. 更高的檢測效率

• AOI 在檢測固定規則的瑕疵時速度極快。

• AI 可針對 AOI 檢測出的疑難樣本進行深度分析，減少操作員的干預。

優勢： AI + AOI 的協同作用實現了檢測速度與精度的平衡，適合高速生產線和高要求的質量控制場景。

3. 適應多樣化檢測需求

• AOI 可進行結構化數據檢測，例如尺寸、形狀和位置。

• AI 能學習與適應不同產品的特性，應對不規則缺陷（如污染、微裂紋）或非標準化生產。

優勢： 能同時處理標準化產品和非標準化產品的檢測需求。

4. 減少設定和調試時間

• AOI 需要手動設置檢測規則和參數，但這在面對多樣化產品時耗時。

• AI 可通過數據訓練模型，自動學習產品特徵並優化檢測流程。

優勢： 大幅降低了在更換產品或生產批次時的設定時間，提高了生產靈活性。

5. 提升缺陷分析能力

• AOI 提供標準化的檢測結果（如尺寸數據或閾值偏差）。

• AI 能分析檢測數據，找出缺陷模式、頻率和原因，幫助製造商進行質量改進。

優勢： 除了檢測，還能對產品和工藝進行深層優化，降低生產成本。

6. 減少人工參與

• AOI 對簡單缺陷進行快速過濾，減少基礎操作員的檢測工作。

• AI 接手複雜缺陷的判定，降低人工檢測的壓力和誤差。

優勢： 減少對熟練檢測人員的依賴，降低人工成本。

7. 持續改進能力

• AI 能根據新的缺陷數據持續學習，讓檢測系統越用越精準。

• AOI 結合 AI 後，能更高效地更新規則庫和檢測參數。

優勢： 隨著生產的進行，系統能適應新的挑戰，保持檢測能力的提升。

8. 數據驅動的決策支持

• AOI 產生大量高精度的檢測數據。

• AI 分析數據並提取洞察，幫助企業了解生產流程中可能存在的問題（如設備故障、原材料異常）。

優勢： 支持數據驅動的管理決策，提升工廠的智能化管理水平。

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