Kitov.ai
AI 驅動的 CAD 智慧視覺檢測系統
Kitov.ai 是一套結合人工智慧與電腦視覺的自動化檢測平台，專為工業製造領域設計。不同於傳統依賴人工目視或單純規則設定的檢測系統，Kitov.ai 導入了基於 CAD 模型的檢測規劃技術，能夠精準識別複雜零件上的外觀瑕疵與機械缺陷。透過將 CAD 數位資料與實際影像進行比對，該系統能大幅提升檢測的一致性與準確度，確保產品品質符合嚴格的工業標準。
這是什麼
Kitov.ai 是一個智慧型視覺檢測解決方案，其核心優勢在於「CAD 驅動」的檢測規劃。系統能自動分析 CAD 檔案，規劃出最佳的攝影機路徑與檢測角度，即使是形狀複雜、表面細節繁多的零件，也能進行全方位的掃描。它不僅能偵測刮痕、凹痕等外觀瑕疵，還能針對機械結構的完整性進行判斷，將檢測流程從繁瑣的人工操作轉化為高度自動化的智慧流程。
解決什麼問題與適用對象
在精密製造、電子組裝或汽車零組件產業中，傳統檢測常面臨漏檢率高、人員疲勞導致品質不穩，以及更換產品線時需重新設定參數等痛點。Kitov.ai 透過 AI 學習能力，能快速適應不同零件的檢測需求，大幅降低設定時間與人力成本。這套系統非常適合品質管理工程師、自動化產線負責人，以及追求高良率的精密製造業者，協助企業在維持高品質的同時，提升產線的整體運作效率。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話將 CAD 數據與 AI 視覺結合，是工業 4.0 時代提升檢測效率的關鍵技術。
主要功能
- CAD 導向自動檢測規劃
- AI 瑕疵識別演算法
- 複雜零件多角度掃描
- 快速產線整合能力
- 數據化品質分析報告
如何使用 Kitov.ai
- 與 Kitov.ai 完成產線評估後導入系統，先準備要檢測零件的 CAD 模型檔案並匯入平台。
- 讓系統分析 CAD 資料自動規劃攝影機路徑與檢測角度，涵蓋複雜零件的各個表面與細節。
- 標註要檢測的項目，例如刮痕、缺件、螺絲鎖付與表面瑕疵，設定各項目的合格判定標準。
- 用實際樣品拍攝取像，讓系統將影像與 CAD 基準比對，並蒐集少量良品與不良品協助模型學習。
- 校正攝影機與燈光參數，確認在產線光線條件下瑕疵能清楚成像，減少反光造成的誤判。
- 進行試跑批次，檢視漏檢與誤檢比例，微調判定門檻讓準確度與過殺率取得平衡。
- 將檢測站整合進產線流程，設定不良品自動剔除或標記，並輸出檢測報表供品保追蹤。
- 上線後定期回看誤判案例並補充樣本重新訓練，讓模型隨新缺陷型態持續精進。
適用場景
- 精密機械零件外觀檢測
- 電子產品組裝品質把關
- 汽車零組件結構完整性檢查
Kitov.ai 的優點與缺點
優點
- 顯著降低漏檢率
- 縮短產線換線設定時間
- 減少對人工目視的依賴
缺點
- 初期導入成本較高
- 需要專業技術人員進行系統校正
Kitov.ai 常見問題
Kitov.ai 如何處理複雜形狀的零件？
系統會讀取零件的 CAD 模型，自動計算出最佳的攝影機拍攝路徑與角度，確保零件的每個細節都能被完整掃描。
這套系統是否需要大量的樣本進行訓練？
由於結合了 CAD 規劃與 AI 演算法，系統能有效減少對大量訓練樣本的依賴，並能快速適應新產品的檢測需求。
導入 Kitov.ai 能為工廠帶來什麼具體效益？
除了能大幅提升檢測的精準度與一致性外，還能透過自動化流程減少人力成本，並提供詳盡的品質數據以利後續製程優化。
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