在紡織及成衣製造業中，隨著對產品品質的要求日益提升，傳統的人工檢驗和自動驗布機已逐漸顯示出其局限性。為了滿足製程優化，越來越多廠商推出AI驗布機。但是，AI驗布機的使用和效能，至今還存在一些常見迷思。今天，小編整理常見的迷思跟實際情況，避免被當冤大頭。
有AI就萬能了? AI驗布機的常見迷思
提到驗布，必須先問：瑕疵究竟是什麼？為何要進行瑕疵檢測？目前市場上的主流驗布技術是否真正適合每一間工廠需求？當談到AI驗布機，很多人認為它是製造業的未來，但在我們沉浸於其潛力之前，了解其背後的實際情況與挑戰至關重要。以下，我們將揭開AI驗布機周圍的一些常見迷思。
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迷思1：AI驗布機購買立即上手
實際情形：AI驗布機並非一鍵簡單操作，它需要時間訓練和使用者的熟悉。而在實際操作中，使用者與供應商必須透過深入的討論來明確瞭解瑕疵的定義與標準，從而讓AI進行有效的訓練。專案初期，使用者與設備供需長時間交流討論，釐清楚客戶的瑕疵定義及標準，才能制定規則。因此，與供應商的討論越清晰，才會更事半功倍。
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迷思2：資料越多越好，數據等於價值
實際情形：「沒有數據，就沒有AI，但有數據不代表有成功的AI」。AI需要建立模型，資料量少模型的瑕疵判斷影響也大。但是，這不代表資料越多越好，如果提供的資料多但不清楚分類，AI模型訓練就會受限。比起大數據，良好和有品質的數據才是訓練AI的關鍵。
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迷思3：既然AI驗布機不能立即上手，乾脆等別的廠家把AI模型訓練好，工廠再導入
實際情形：的確，等其他家廠商幫訓練好再使用成本花費少。但是，但由於各公司的面料特徵和瑕疵圖資各有不同。即使導入訓練好的模型，上線後因情境的改變，或是資料模型執行環境改變，都會影響AI模型的好壞。AI不是萬能，即使直接導入訓練好的模型，使用者後期停止持續訓練，反覆校正，再好的模型也會不堪使用。
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迷思4：有了AI驗布機，人工都可以被取代
實際情形: AI驗布機的出現確實可以大幅度減少人力的使用，但AI模型的學習與優化依然需要有經驗豐富的工匠進行指導和輔助。此外，機器故障時，仍需要人工進行維修和調整。
6個AI驗布機廠商沒說的事有哪些?
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廠商沒說的事情1: AI驗布機的相機站數越多越好
其實，相機站數並非越多越好，而是要根據實際的瑕疵種類和工廠的需求來定。若有廠商強調增加相機站數可以提升檢驗效率，那麼這家廠商可能對你的真正需求並不清楚。
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廠商沒說的事情2: 面料瑕疵固定由哪些相機站數拍攝
實際情形: 好的AI瑕疵取決於前期的清晰標註及分類。在決定購買AI驗布機前，應該先讓供應商清楚瞭解自家工廠的瑕疵類型，而不是讓供應商隨意推薦哪種相機站數拍攝特定面料瑕疵，一定要貨比三家。
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廠商沒說的事情3: 相機解析度高才拍的清晰
實際情形: 解析度高確實可以清楚拍出瑕疵，但是超清晰圖像反而提高誤判率。舉例來說，色污的瑕疵特徵為點狀，與色汙類似，如沒有事先定義清楚並分類，相機有很大的機率誤判。還有一點，相機本身的解析度規格無法代表檢測出來的精準度，因為檢測精準度會受到軟體跟影像識別環境因素變化，例如軟體識別影像的速度，使用電腦的規格等。最後一點，跟你口袋深度很有關係，越高配地解析度，價格也貴。所以，下次如有廠商推薦超高解析度相機，反問對方是否了解瑕疵面料的特徵。沒有你懂的話，還是多看看別家驗布機參考。
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廠商沒說的事情4：AI的運作需要大量的計算資源
實際情形：AI的訓練和運作需要大量的計算資源，這包括強大的處理器和大量的記憶體。這些資源的需求可能會影響到公司的IT基礎設施和成本。
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廠商沒說的事情5：AI的準確度並非100%
實際情形：AI模型的預測和決策並不一定100%準確，它受到訓練數據的質量、模型的複雜度和其他因素的影響。這意味著，在某些情況下，人類可能需要介入來校正AI的決策。
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廠商沒說的事情6：AI需要持續的維護和優化
實際情形：AI的訓練和使用並不是一次性的過程，而是需要持續的維護和優化。這可能包括定期的模型更新、新數據的整合以及系統的調整等。
結論
隨著紡織及成衣製造業的不斷發展，對產品品質的要求也逐漸提高，使得傳統的驗布技術逐漸顯示出局限性。歐西瑪EagleAi驗布機，憑借半世紀成衣製造經驗開發而成，專為滿足當代紡織廠和成衣廠的特定需求。我們的機器優勢在於深入理解機械結構，特別是在控制針織布張力方面實現了技術突破，保證了在檢查過程中布料不會過度拉伸，且提高了檢測準確度。
此外，我們的AI系統涵蓋了市面上常見的各種織物缺陷，如斑點、染料污漬及油漬等，並能在四小時內對新的材料適應性提高，檢測率達到70%以上。這不僅提高了生產效率，也大幅度降低了生產成本，增加了企業的市場競爭力。若有興趣想得到免費AI檢測報告，請聯繫我們。
