在美观与便利需求下，消费者对隐形眼镜的需求与日俱增，为了应对庞大的市场需求，产线的生产速度相当快，由于隐形眼镜是透明材质，一般机器视觉系统难以检测，目前多以人力方式作业，而且有别于一般产品的抽检方式，隐形眼镜的检测往往是全检。大量快速生产加上全检，让产线的检测人员每天必须目检4千片左右体积微小的隐形眼镜，导致其误检与漏检率居高不下。

   为了解决这一问题，LEDA Technology（乐达创意科技）采用了凌华科技的机器视觉设备，打造出智能检测解决方案，并将此方案应用于隐形眼镜制程。此方案除了可通过机器视觉快速找出产品瑕疵外，也可在单机上采集数据并进行人工智能（AI）的训练，持续强化其辨识精准度。

   由于制造现场的产线复杂且设备种类繁多，系统供应商过去在为客户布建机器视觉时，必须不断测试各种工业相机，各品牌工业相机的规格特色都不同，一但测试结果不佳，工程团队就必须重新学习了解下一个安排测试的相机，直到成果符合系统需求为止。

LEDA隐形眼镜AI机器视觉检测方案

   LEDA的隐形眼镜AI机器视觉检测方案，采用了凌华科技搭配Intel® Movidius加速器与最新第九代Intel® Core™ i7处理器，并支持Intel® OpenVINO™的视觉系统EOS-i6000系列。由于预装验证过的AI开发平台，可减少测试与整合工作，从而大幅降低了系统的开发时间，EOS-i6000系列也针对AI机器视觉应用，优化了硬件设计，可满足各种深度学习应用，此外在功耗、散热与兼容性方面，EOS-i6000系列也都经过验证，是智能制造系统中最佳的边缘设备。

   此外，内建GigE相机接口、图像采集APP的EOS-i6000系列与独家的ADLINK Edge开发工具包，可简单快速的串接设备与云端，让LEDA团队专注于算法开发，缩短系统上线使用时程。

   深度学习的精准度，除了来自算法之外，数据更是关键，因为唯有高质量与足量的数据，才能让训练模型的成果更精确。不过制造系统的功能有限，过去要为客户构建AI系统，必须先在制造端累积一定的数据量后，再带回内部训练，如此不断来回往往拉长了系统上线时程。为了解决此问题，LEDA借助EOS-i6000系列的强大性能，让机器视觉系统可在厂房内就地采集数据，并与客户的服务器连接，进行深度学习的训练。

   在隐形眼镜的智能检测系统建置初期，LEDA先以人力与AI搭配，由资深检测员纠正AI错误之处并加以标记，借此建立AI深度学习算法的逻辑规则，同时累积数据量，让AI机器视觉的精准度可持续进化。