偲倢科技指出，工業瑕疵檢測一直以來是製造業品質控制中的重要環節，然而傳統的檢測方法，往往受限於人工目測方式，耗時耗力且不夠準確，未來將攜手中央大學資工系提升工業瑕疵檢測自動化和高精度。

記者／孫敬 Archer Sun

AI瑕疵檢測與自動化公司偲倢科技，宣布和中央大學資訊工程學系（下簡稱中央大學資工系）以「建立工業瑕疵檢測之通用深度學習模型暨標記方法」，共同合作開發工業瑕疵檢測領域應用。

偲倢科技指出，工業瑕疵檢測一直以來是製造業品質控制中的重要環節，然而傳統的檢測方法，往往受限於人工目測方式，耗時耗力且不夠準確，未來將攜手中央大學資工系提升工業瑕疵檢測自動化和高精度。

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偲倢科技：本次和中央大學資工系合作有兩大挑戰要面對

「這次合作的動機源於我們對工業瑕疵檢測領域的深入觀察。傳統的通用模型存在限制，特別是在適應新任務和新環境方面。因此，我們希望通過與中央大學的合作，開發更加通用且適應性更強的深度學習模型，以應對工業瑕疵檢測的各種挑戰。」偲倢科技 AI 開發經理黃靖瑋說。

偲倢科技表示本次合作將聚焦兩大挑戰：「通用模型限制」及「資料標記之繁複性」傳統通用模型在工業瑕疵檢測中，難以應對不同的環境和任務，且存在Catastrophic Forgetting（譯：災難性干擾；人工神經網絡在學習新訊息時，突然徹底遺忘先前學習的訊息的問題）的風險。有鑑於此，研究團隊將致力開發更加通用的深度學習模型，提高模型在新任務中的適應性和訓練速度。

「資料標記」則是工業瑕疵檢測另一大挑戰。資料標記包含包覆框標記和裁切標記，即使前者對標記員的負擔較小，然而多數模型都需要裁切標記，且其生成過程較為繁複，研究團隊未來將面對如何將包覆框標記轉換為裁切標記的挑戰。

「我們相信，通過偲倢科技與中央大學資訊工程學系的合作，我們將能夠打破瑕疵檢測領域的技術束縛，為工業品質控制帶來一次革命性的改變。」黃靖瑋補充道

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