| 作品介紹 |
智慧型鋁合金壓鑄模具瑕疵檢測系統，是一套整合人工智慧與機器視覺技術的智慧型瑕疵自動檢測平台。此系統運用深度學習模型分析壓鑄模具的表面影像，能夠快速且精確地判斷產品是否存在刮傷、凹痕、氣孔、毛邊、污漬等問題，協助工廠在生產過程中及早發現缺陷，避免品質不良的零件流入後續製程，達到提升良率與降低人力成本的目的。
在技術架構上，系統共包含三個人工智慧模組。模組一是一個兩階段的偵測與分類架構，首先透過YOLO模型偵測影像中的重點區域，再以CNN瑕疵分類器進行細部分類；模組二則根據零件類型選擇對應的分類器進行判斷，以確保準確率；模組三整合編碼器與分類特徵，使模型能夠學習到跨零件的通用表示，提升辨識效能。
系統除了AI偵測外，還具備資料儲存與視覺化分析功能。每次檢測影像皆自動保存至SQLite資料庫，包含原始照片、標註結果、信心值與判斷類型，並可生成熱點圖（heatmap）顯示缺陷分佈情況。此外，系統能透過Telegram即時發送警報訊息，通知使用者發現異常的情況。
整體而言，本系統實現了鋁合金壓鑄模具的智慧化檢測流程，結合高速攝影、人工智慧判斷與數據管理功能，提供即時、可靠且可追溯的檢測結果，達到產線自動化與品質管理數位化的目標。 |