圖像處理軟件的研發

影像處理軟體不僅用於自動化檢測，也是穩定現場品質、減少判斷偏差、減輕工人負擔的重要基礎。在Katotech，我們精心組織檢查流程和判斷條件，並提出實際情況下可使用的影像處理系統。

最近，除了傳統的基於規則的處理之外，人們對結合人工智慧和深度學習的檢查、字元辨識、分類和異常檢測也越來越感興趣。然而，這不僅是用人工智慧取代一切的問題；而是用人工智慧取代一切的問題。選擇一種兼顧穩定性、易於解釋性和營運成本的方法非常重要。在 Katotech，我們重視在必要領域使用適當技術的想法。

檢查過程問題可以僅透過攝影機和照明來解決，或者可能需要夾具、運輸、PLC 協調、歷史管理，甚至操作螢幕。在 Katotech，我們透過著眼於適合現場操作的整體情況來進行系統化，而不是專注於單一軟體。

從PoC到量產的流程介紹

首先，檢查目標工件、檢查目的、所需精度、節拍時間和現場條件，並決定哪種方法是現實的。然後，透過原型評估和PoC，充實影像擷取條件​​、判斷邏輯、必要的UI和設備協調方法。為了創建一個可以長期使用的系統，不僅要專注於初始階段的精確度，還要創造一個能夠承受運作的設計。

Katotech 不僅開發軟體，我們還負責安裝後的微調和檢查條件檢查。由於生產現場的產品和條件會發生變化，因此創建即使引入後也易於改進的配置將會產生效果。

基於最新趨勢的提案

近年來，雖然人們對生成式人工智慧和深度學習抱有很高的期望，但該領域的可重複性、可解釋性和維護成本也受到關注。 Katotech提出了對該領域合理的平衡，例如對於傳統影像處理可以充分處理的區域保持簡單的配置，並使用AI來輔助困難的判斷。

除了簡單地在螢幕上顯示檢查結果外，我們還注重日誌累積、影像儲存、與上位系統的連動以及品質改進分析的設計。因此，引入的效果不僅限於檢查過程的自動化，還包括持續的品質改進。