AI視覺技術搭配卷積神經網絡這類深度學習算法，能自己學習缺陷特點， 準確找出微小問題 —— 比如 25微米的線路板缺陷、 0.01 毫米的晶圓劃痕，誤報率不到 3‰，比傳統檢測設備靠譜多了。像奧蒂瑪的AI 檢測設備，學了缺陷數據后，會自主優化判斷方式，減少人工復檢的工作量。

電子制造里有高密度、微型化、柔性化等復雜場景，AI 視覺技術會用多模態視覺、3D成像加 AI的方案，檢測元件貼裝質量、焊接缺陷，還有透明體、柔性基板這類特殊情況。比如矩子科技的 3D AOI設備，靠可變頻數字光柵投影技術，解決了傳統2D 檢測中元器件傾斜、翹曲的難點。

AI視覺技術不只是檢測缺陷，還能通過數據聯動形成 “檢測 -分析- 追溯 - 優化” 的完整流程。企業能實時獲取質量數據，分析生產流程、缺陷情況、直通率等指標，優化工藝參數，從源頭避免批量質量問題。

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