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AINavi 遠不止 AI 導入，更要解決生產難題

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AINavi 遠不止 AI 導入，更要解決生產難題

在現今製造業迅速發展的背景下，工業 AI 視覺檢測的應用已成為提升生產效率和品質的重要工具；然而，單純的 AI 導入遠遠不夠，真正能解決生產中複雜問題的，是能夠深度融合行業需求的智能解決方案，而這樣的方案要能夠協助產線歷經 AI 模型的迭代。

Spingence 的 AINavi 正是這樣一款專為製造業設計的 AI 瑕疵檢測一站式軟體，不僅提供強大的檢測功能，更在使用體驗和功能設計上做出了重大升級，致力於解決實際生產中的各種難題。而除了實際在產線上的運用，前期的資料處理亦是 AI 瑕疵檢測中重要的一環，偲倢深知標註資料的耗時耗力，將 AINavi 打造為內建多種標註工具的平台，包含了框選、多邊形和畫筆等功能，幫助節省繁複的前置作業。而在模型訓練和驗證的階段，AINavi 更是支援模型串接平台，解決多種模型串接所遇到的挑戰，並以靈活彈性的管理方式，充分提升產線檢測效率。

瑕疵標註：增加效率與精確度

傳統以多邊形標註時，操作人員需要多次點擊以完成瑕疵輪廓的標註，特別是當瑕疵輪廓複雜時，往往需要花費大量時間。QuickMark 功能能夠透過點擊瑕疵範圍，藉由小模型快速抓取瑕疵輪廓，並快速完成 JSON 格式標註。

QuickMark 的輔助下，讓使用者可以在 10 次點擊內完成標註，無需重複點擊並可藉由閥值調整控制瑕疵抓取範圍，完成複雜瑕疵的精確標註，節省了時間和人力成本，更提升標註的準確性和一致性。

模型訓練：靈活管理與優化

在進行模型訓練前的圖片前處理部分，AINavi 提供了【 ROIs (Regions of Interest) 設定】、【裁圖以及重疊比例設定】功能。當瑕疵只位於圖片特定區塊時，透過 ROI 可以取得固定大小的特徵圖，除了能增加模型訓練和推論的速度，更能確保檢測的精度，提升模型訓練和推論的效率與準確性。

而當訓練資料的數量、多樣性不足，或是訓練數據和真實數據差異過大時，可以透過圖片增強功能調整圖片參數。AINavi 提供多種建議設定，並在介面上規劃 Augmentation Preview；使用者在進行圖片增強時，能夠透過預覽確認圖片狀況，以避免在增強過程中出現瑕疵扭曲、變形或消失於畫面中的情況，確保圖片增強的效果不會影響後續的模型辨識，確保模型訓練的數據品質。

另外因應現今產品多樣化、瑕疵種類眾多，檢測過程中往往需要透過多種模型的串接，以符合檢測標準。為有效解決多模型串接和複雜前處理的瓶頸，AINavi 也支援 NaviFlow 功能，採用模組化流程設計，讓使用者可依需求自由組合不同模型並建構推論流程，透過簡單直觀的界面和強大的資源優化，提升檢測精度和生產效率。

NaviFlow | 突破多模型串接瓶頸的創新方案

NaviFlow 透過視覺化介面，使用者可以輕鬆地以拖放方式設計檢測流程，解決多模型串接、複雜影像前處理及模型維護等問題。

◎ No Code 流程編排：

使用者無需具備編程經驗，只需簡單的點擊和拖曳，即可快速編排各種檢測任務，包括影像前處理、多模型演算法和後處理控制，極大降低了操作難度。

◎ 縮短驗證與上線時間：

通過 NaviFlow 的模型串接，單一模型可以被獨立管理，降低微調、訓練集及參數調整的困難度。此外，未來擴展性也得以提升，若模型效果未達預期，問題能夠迅速發現並解決，CT 時間也將有機會減少 20-25％。

◎ 提高系統資源效率：

NaviFlow 的優化能顯著降低系統資源使用，根據串接模型數量及前後處理任務數的不同，GPU VRAM 使用量有機會減少達 50%，電腦記憶體使用量則降低 40-55%，。這些改進有效提升硬體效能，進一步減輕系統負擔。

模型驗證：高效驗證與標註生成

為了更好地管理驗證數據，AINavi 的 Validation Dataset Management 能夠幫助使用者管理測試圖片，當模型運行驗證後，使用者可以快速依據檢測目標確認各個模型的辨識效果，輕鬆比較不同模型在相同驗證集上的表現，找出最適合的模型。此功能不僅減少重複上傳驗證集的麻煩，更避免反覆啟動和關閉模型的操作，讓使用者能更專注於模型的性能比較和優化。

最後，【Generate Label】功能讓使用者可以在模型驗證後，一鍵匯出標註檔；當模型驗證效果良好時，可以輕鬆一鍵匯出標註檔案，若有圖片驗證效果不佳，也可以藉由匯出標註檔案，對其進行標註微調，擴充訓練集以改善模型的性能，讓使用者能夠輕鬆擴充訓練集，快速調整和優化模型，提升 AI 的迭代和優化效率。

智慧助手：提升支援效率與使用體驗

針對 AINavi 平台的基本疑問，包括功能說明、操作流程，甚至是模型優化等問題，皆可透過內建的 AI 助理即時回覆與協助排查，可減少等待與偲倢人員對接、確認的時間，加速問題解決流程。

LabVIEW Toolkit：傳統檢測無痛升級

AINavi 同時也支援使用 LabVIEW Toolkit，可讓使用者直接在 LabVIEW 中檢視模型推論結果。透過呼叫 VI 元件，即能將影像輸入檢測模型，並進行後續 AI 視覺辨識，讓傳統檢測流程無痛升級智慧化。

Spingence 所開發的 AINavi 不僅是 AI 瑕疵檢測的工具，更是一個全面解決生產難題的智能平台。通過不斷創新和升級，我們致力於為製造業提供最先進的技術支持，助力企業實現高品質、高效率的生產目標。讓我們攜手並進，共同迎接智能製造的未來。