亞太地區(qū)的隱形眼鏡市場于 2020至2025年間，其規(guī)模將以 8.16% 的年復合成長率快速成長。為滿足如此高速成長的需求，將仰賴產(chǎn)能提升以及更高效率的質量檢測。
科理開發(fā)的AI機器視覺算法與AI機器視覺系統(tǒng)結合，提供完整的人工智能自動光學檢測 (AI-enabled AOI)解決方案，協(xié)助知名隱形眼鏡制造商改善質量檢測的準確性與速度。

傳統(tǒng)檢測隱形眼鏡的挑戰(zhàn)

隨著消費者對隱形眼鏡需求的日益增加，隱形眼鏡生產(chǎn)線必須每日大量，且高速地生產(chǎn)以滿足巨大的市場需求。隱形眼鏡的透明特性，讓傳統(tǒng)的機器視覺很難進行檢測，往往都必須靠人眼檢視。且隱形眼鏡屬醫(yī)療相關品，不能像其他產(chǎn)品可以以抽檢方式進行，必須要一個一個全檢，加大檢驗人員的負擔，錯誤率和漏檢率很高。

（1）人工檢測每天僅能檢測 4,000 片隱形眼鏡，無法滿足需求市場的快速成長，已造成產(chǎn)能的瓶頸。
    （2）傳統(tǒng)機器視覺自動光學檢測，透過固定的幾何圖形算法判斷瑕疵，然而，從高度透明的隱形眼鏡取得大量高質量的瑕疵樣本影像相當不容易，以致檢測質量難以提升。
 

解決方案：

為客戶開發(fā)高準確率的人工智能自動光學檢查方案：科理的人工智能自動光學檢查方案，可用于隱形眼鏡缺陷檢測?？梢栽O置產(chǎn)品缺陷標準，根據(jù)這些標準準確檢測產(chǎn)品，解決以往人工目檢中誤報率高的問題，幫助隱形眼鏡制造商，檢測智能化，順利提高質量檢驗的準確性和速度。

1.精準檢測

使用強大的AI深度學習算法，準確的檢測出缺陷位置并判斷為何種缺陷, 運用多層多變的類神經(jīng)網(wǎng)絡能判讀缺陷更為精準，同時不斷累積訓練的數(shù)據(jù)量，AI精準度可持續(xù)進化。

2.高速運算

搭配硬設備進行高速的運算, 進而大幅提升檢驗速度。

3.詳細分類

可依需求新增多種缺陷, 方便匯整信息與追蹤。

4.深度學習

利用系統(tǒng)的強大性能，可以現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)，連接服務器進行深度學習訓練，不須事前累積數(shù)據(jù)，有效加快開發(fā)時間。

     RESULT 運用成果

準確率提升65% ，檢測量提升50倍

實際測試成果，科理研發(fā)的AOI光學技術檢測，與傳統(tǒng)AOI相比, 檢測準確率提升65%,大幅地的確保了隱形眼鏡的生產(chǎn)質量。且檢測量提升了50倍, 有效地加速了生產(chǎn)效率。