【天眼通免費訓練課程】瑕疵樣本不足也能建立 AI 檢測型？生成圖像與 Auto Labeling 實務應用

AI 視覺檢測的導入瓶頸，常出在訓練資料不夠

製造業對品質穩定與自動化檢測的要求持續提高，AI 視覺檢測已成為智慧製造常見的應用方向。透過影像辨識，企業可以做外觀瑕疵偵測、分類與異常判斷，減輕人工檢測的負擔，讓品質判定更一致。

 

實際導入時，常見的卡點是資料。正常品的影像很容易取得，真正需要辨識的瑕疵樣本卻不多。品質要求嚴格、不良率偏低的產線，特定瑕疵可能很少出現，短時間內很難蒐集到足夠的訓練影像。

 

就算影像到手，後面還有框選瑕疵、分類與標註的工作。沒有專職 AI 團隊的企業，光是模型建立前的資料準備，就足以讓專案停下來。

 

從少量瑕疵樣本開始，可以先處理兩件事

傳統的 AI 視覺模型開發，會經過影像蒐集、資料標註、模型訓練與驗證，資料的數量、品質與多樣性，直接影響辨識效果。樣本不足時，可以從生成圖像與自動標註兩個方向著手。

一、生成圖像：補足有限的訓練資料

生成式影像技術可以依據既有影像與瑕疵特徵，產生不同條件下的合成訓練影像，增加資料的多樣性。電子零組件、PCB 與精密加工產品的外觀檢測，部分瑕疵發生頻率低，很難大量蒐集，這類情境適合用影像生成與資料擴增來補充樣本，降低對大量實際瑕疵品的依賴。

 

需要注意的是，合成影像必須貼近真實製程與瑕疵特徵，模型表現也要用獨立的真實影像來驗證，才能確認實際可用。

二、Auto Labeling：減少重複的人工標註

傳統標註需要人員逐張辨識影像、框選瑕疵位置並設定類別，影像一多就相當耗時。Auto Labeling 先自動產生初步標註，再由人員確認與修正，把重複性的工作交給系統。標註標準也比較容易統一，工程人員能把時間留給模型驗證與檢測品質的改善。

 

天眼通 SkyEyes 在 Foresight NexusAI 中的角色

先知科技 Foresight NexusAI 平台中的天眼通 SkyEyes，是 AI 視覺偵測辨識模組，可用於產品外觀瑕疵檢測、物件分類、異常辨識與自動化品質檢測。

 

針對模型建立階段的資料與技術門檻，這次課程會圍繞生成圖像與 Auto Labeling 的應用，說明如何用有限的影像資料逐步建立檢測模型。從訓練資料準備、模型建立到檢測應用，沒有程式開發背景的第一線工程與品管人員，也能認識 No Code AI 建模的操作方式。

 

正在評估 AI-AOI 的企業，建議先從小規模場景驗證，逐步確認資料品質、模型辨識能力與現場應用條件，再視結果擴大導入。

 

課程重點與適合對象

課程內容包含生成影像如何補充有限的訓練資料、自動標註如何減少人工處理時間、不需撰寫程式的視覺模型建立流程，以及模型從訓練到瑕疵辨識的基本流程與應用情境。實際內容以當日講師安排為準。

 

適合製造業的品保與品管人員、製程與設備工程師、智慧製造與自動化專案負責人，以及有意評估 AI 視覺檢測技術的企業人員參加。

 

【視覺偵測辨識AI – 天眼通】免費課程資訊

【天眼通 SkyEyes 產品基礎課程訓練】即將開課

• 2026/10/21（三）13:30–16:30
• Google Meet 線上參與
• 免費參加，僅限 10 名，額滿截止