机器视觉应用与质量控管 

自工业4.0时代开始，自动化为工厂带来一个至关重要的改变即为质量保证，质量控管会大幅影响制造厂家的品牌形象及获利，有效的质量控管可以降低成本，提高利润。机器视觉系统及越趋进步的深度学习技术为工厂自动化不可或缺的关键。透过机器视觉系统撷取数千张生产线上不同角度的产品影像并传送至系统，藉由深度学习的方式来训练机器学习可接受与不可接受的产品差别，便可帮助工厂自动辨别产品的品质及大幅提生产品良率，并持续精进机器学习的成效。

目前机器视觉相关的品管软件与工厂生产的产品种类一样繁多，即便如此，随着视觉系统软硬件升级及机器学习技术深化，大量的影像资料使机器能更完善的进行产品细节区分，使厂区内的机器系统能更准确的下判断。  

相关应用

包装上的标签缺损：制造日期以及有效日；标章(图形)。

产品质量检测：外观检测；不同形状分类拣选。

The Imaging Source 具备以下特点，适于品质控管：高帧速比、高解析度、相机容易与后端集成、传输稳定。

合适相机款型- USB系列相机(38系列)：分辨率达24.5 MP、高帧速率。传感器:Sony Pregius S/Pregius