精密檢測

產線上的檢測準確度，與 AI 模型是否貼合該產線息息相關。市售現成模型大多在通用資料集上訓練，難以精準讀取每個廠房的特定 SKU、光源、治具與輸送帶速度。為了補足這個落差，Atomrock 自行打造了 VisionCraft，這是一套自研、易上手的 AI 模型訓練平台，於同一介面執行完整的「標註－訓練－部署－優化」迴圈：從產線攝影機抓取畫面進行標註，針對產線上實際的產品訓練 Object 與 Sub-Feature 模型，將訓練好的模型直接推送到檢測攝影機，並隨新出現的邊緣案例持續優化。最終得到的，是與每條產線實際運作方式契合的精準度。

兩層模型平行運作。Object AI 模型負責辨識並計算產線上的產品；上層的 Sub-Feature 模型則分類瑕疵類型——溢出、缺漏、NG，以及為該 SKU 訓練的任何自訂類別。偵測敏感度、警報觸發條件與抑制時間視窗皆可依物件與瑕疵類型逐一調整，因此單一部署即可同時追蹤產量並凸顯品質問題，不需為每種產品變體重新架設管線。

從檢測延伸到閉迴路製造。即時分析凸顯產線上正在發生的事；自動化機台控制隨即動作，不需等待人工介入。產量計數、瑕疵率與早期製程偏移整合到單一作業視圖，相同架構從單條產線擴展到整廠——每個班次都能維持穩定品質、降低 OpEx。