讓機器看得懂現場
AI 視覺辨識
物件偵測、影像分類、分割、OCR、姿態辨識、深度估測與視覺定位。從模型選擇到部署在邊緣裝置，聚焦工業與機器人真正用得上的部分。
基礎知識模型介紹工業視覺機器人視覺教學與案例
文章
AI 視覺辨識的內容
已上線 3 篇，規劃中 5 篇。
AI 視覺辨識是什麼？
從傳統影像處理到深度學習，工業視覺這幾年變了什麼。
2026-08-30· AI 視覺辨識6 分鐘
物件偵測、分類、分割差在哪？
三種任務的輸出格式、標註成本與適用場景對照。
2026-08-29· AI 視覺辨識5 分鐘
深度相機與一般相機差異
什麼時候需要 Z 軸資訊，三種深度成像方式怎麼選。
2026-08-24· AI 視覺辨識5 分鐘
YOLO 在工業視覺中的用途
為什麼工廠現場常見 YOLO，以及它的限制在哪。
2026-08-28· AI 視覺辨識規劃中
OCR 在工業上的應用
序號、批號、標籤與蝕刻字元辨識的實務難點。
2026-08-27· AI 視覺辨識規劃中
影像辨識怎麼導入機械手臂？
從既有產線加入視覺的導入順序與驗收方式。
2026-08-26· AI 視覺辨識規劃中
視覺定位基礎
像素座標、標定板、內外參與精度預算的基本觀念。
2026-08-25· AI 視覺辨識規劃中
AI 視覺辨識常見錯誤與解法
資料洩漏、標註不一致、環境漂移等八個常見坑。
2026-08-23· AI 視覺辨識規劃中
學習路線
建議的閱讀順序
- 分清偵測、分類、分割的適用場景
- 用 YOLO 做第一個工業偵測模型
- 理解相機、鏡頭、光源對準確率的影響
- 把辨識結果轉成手臂座標
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