AOI 導入前，該問的五個問題

AOI（自動光學檢測）的導入案子，失敗的方式高度一致：設備買回來、跑得動、但現場不敢關掉人工複檢，於是變成「多花一台設備的錢，人力一個也沒少」。

而問題幾乎從來不在設備本身。是規格在採購之前就沒有問清楚。這篇列出五個必須在簽約前得到明確答案的問題，每一個都附上怎麼算。

問題一：缺陷的定義是什麼？

這是最基本、也最常被跳過的一題。「表面不能有刮傷」不是規格，因為它沒有回答：

• 多長的刮痕算刮傷？0.1 mm 還是 1 mm？
• 多深？還是只看長度不看深度？
• 位置有差嗎？功能區的刮傷和邊角的刮傷是同一件事嗎？
• 一條 2 mm 和三條各 0.5 mm，哪個嚴重？

如果三位資深檢驗員對同一片樣品的判定不一致，機器也不會有答案。

這不是刁難，是物理限制：AOI 做的是「把影像特徵對應到判定結果」，判定標準本身模糊，系統就只能學到模糊的邊界，表現出來就是誤殺與漏檢同時偏高。

建議的做法：在談規格之前，先請現場挑出 30 到 50 片實際樣品，涵蓋確定 OK、確定 NG、以及「連老師傅都會猶豫」的邊界件。這批樣品之後會變成驗收的依據，價值遠高於規格書上的形容詞。

問題二：要抓的缺陷，在解析度上做得到嗎？

這一題是純計算，不需要猜。

假設視野 50 mm、相機 2448 像素寬：

GSD = 50 mm ÷ 2448 = 20.4 µm／像素

接著把要抓的缺陷換算成像素：

如果算出來只有 2 個像素，答案不是「換更好的演算法」，而是改變光學配置：縮小視野分次拍（節拍變長）、換更高像素數的相機（成本上升）、或縮短工作距離加長焦段（機構要重做）。三條路都有代價，但都比買回來才發現看不到便宜。

計算的完整方法在鏡頭焦段怎麼算與視覺檢測站怎麼配。

問題三：誤殺與漏檢，你要哪一邊？

這是整個 AOI 專案裡最重要、也最少被討論的一題。誤殺率和漏檢率不可能同時壓低——判定門檻收緊，漏檢下降但誤殺上升；門檻放鬆，反過來。

用一個具體的例子看數量級。一天 10,000 件，實際不良率 2 %（200 件不良、9,800 件良品）：

所以採購前要先決定的是這條產線怕哪一邊：

• 漏檢的代價極高（車用、醫材、航太）——門檻收緊，接受高誤殺，並編列複判人力
• 產能壓力大、單價低——門檻放鬆，用抽檢或下游測試補漏

沒有「兩個都要」這個選項。規格書上如果同時寫「誤殺率 < 0.5 %」和「漏檢率 0 %」，那份規格書不可能驗收通過。

問題四：照明的可重複性夠嗎？

AOI 的穩定度有一半以上取決於照明，而照明的問題不在「夠不夠亮」，在「每次都一樣亮嗎」。

會讓影像改變的因素：

• 環境光——白天與夜班、日光燈開關、旁邊機台的指示燈
• 光源老化——LED 的光通量會隨使用時間衰減，半年後的影像和剛驗收時不同
• 工件擺放——治具的重複定位精度若比景深還差，每次的成像條件就不同
• 表面狀態——同一批料的氧化程度、油污、殘膠

要問的問題是：這台 AOI 有沒有遮光罩？光源有沒有恆流驅動與亮度回授？有沒有定期用標準片校正的機制？這三項缺任何一項，三個月後的良率統計就沒有意義——因為你分不出是製程變差還是相機變了。

問題五：節拍與人力，真實成本是多少？

設備報價單上寫的是「每件 0.5 秒」。但一個檢測站的實際節拍是五段時間加起來的，取像只佔其中一小部分——節拍預算的完整拆解顯示，在典型配置下移動與到位安定佔 83 %，曝光只佔 0.04 %。

要算的總帳應該包含：

1. 設備節拍——是否真的跟得上產線
2. 複判人力——誤殺數 × 每件複判時間（上面的例子是 65 分鐘／天）
3. 調機與換線——換一個料號要多久？誰有能力調？
4. 維護——光源與鏡頭多久清一次、標準片多久校一次

第 3 項最常被低估。如果換線要工程師花半天調參數，而現場一週換三次線，這台 AOI 就會慢慢變成沒人想用的設備。採購時要確認的是「現場的人能不能自己換線」，不是「工程師能不能調到最好」。

小結：五個問題，五個具體答案

結語：AOI 不是買設備，是定義標準

導入 AOI 真正的工作量，八成在第一題——把人腦裡的判定標準，變成可以寫下來、可以量測、三個人看了會得到同樣結論的規則。這件事做完，選設備反而是相對單純的採購決策。

而這件事沒做完就買設備，最後得到的通常是一台很貴的、需要人在旁邊盯著的相機。