機器視覺vs人工檢測準確度差多少？AI學習優勢分析

嗯…先說個大概，數字不是全部

很多人在問，機器視覺…就是那個用 AI 去做品檢的，跟傳統用人眼睛去看，準確度到底差多少。嗯…這個問題，說實話，沒有一個標準答案。你看一些報告或文章，可能會丟給你一個數字，說機器準確率 99% 以上，人工大概 70% 到 85% 左右。 聽起來差很多，對吧？

但…事情不是這麼簡單。這個數字，比較像是在一個…很完美的實驗室環境下跑出來的。機器做的，是它被「教」會要找的特定瑕疵，而且它不會累、不會分心，所以重複性很高。 人呢，會累、會晃神，心情不好可能標準也不一樣了，所以良率會飄。 這點是事實。

不過，我自己在看的感覺是，重點不在那個…嗯…最終的百分比。真正的差別，在於「犯的錯誤類型」不一樣。機器很會抓那種很微小、很固定的問題，但對於它沒學過的、從來沒看過的「新瑕疵」，它可能就直接忽略了。 人就不一樣，人有…一種直覺吧，有時候看到一個說不出來哪裡怪怪的東西，反而能揪出大問題。所以，這不是一個誰取代誰的問題，更像是…嗯，怎麼合作。

所以，機器真的有看得比較準嗎？

如果我們把「準」這件事拆開來看…可以分成幾個面向。效率上，那沒話說，機器肯定是輾壓。一條產線，特別是那種高速運轉的，機器一分鐘看幾百甚至上千個，人根本不可能。 這是量的勝利。

再來是精度。人眼有物理極限，太小的東西，就算拿放大鏡看，看久了也會花。 機器可以用更高解析度的相機，去抓那種…嗯…微米等級的細節，這點人也比不上。 像是一些半導體或面板業，很多瑕疵是人眼根本看不見的，那就必須靠機器。

可是，談到「漏判」跟「誤判」，情況就複雜了。傳統的 AOI，也就是自動光學檢測，它比較死板。你用程式規則（Rule-based）告訴它，長度超過 5mm、顏色比色票深 10% 就是不良品。 為了不漏掉任何一個可能的瑕疵，工程師通常會把這個規則設得…非常嚴格。 結果就是，很多其實沒問題的「良品」，因為一點點微小的差異，也被當成壞的，這就是「誤殺」。

AI 進來之後，情況好一點。它不是靠寫死的規則，而是靠「學習」。你給它看幾千幾萬張照片，告訴它這個是好的、那個是壞的，它會自己…嗯…歸納出一個判斷模型。 這種方式對於那種長得不規則、每次都不太一樣的瑕疵，比如刮痕、髒污，就比傳統 AOI 強很多。 不過，這就引出下一個問題了。

AI 是怎麼…嗯…怎麼學會「看」的？

這個學習過程，其實…說穿了，就是大量的「人工」。對，你沒聽錯，AI 的背後是滿滿的…「工人智慧」。 在 AI 開始學習之前，需要有人先把成千上萬張的樣本圖片一張一張地標出來，這個叫「標註」（Labeling）。 比如，要教 AI 認識晶圓上的刮痕，就要有人拿著滑鼠，把每一張圖片裡的每一條刮痕，都框起來，然後告訴 AI「這就是刮痕」。

這個過程，非常…非常花時間。有分析說，整個 AI 專案裡，大概有 80% 的時間都是在處理這些資料、標註資料。 而且標註的品質，直接決定了 AI 學得好不好。如果一開始人就標錯了，那 AI 就學到錯的東西，這叫 Garbage in, garbage out。

所以，AI 的優勢在於，一旦它學會了，就可以…嗯…非常快速地複製這個能力，而且不會累。 它可以 24 小時一直看。 但它的弱點也很明顯，就是前期需要投入非常高的成本，包括硬體…像是需要好的 GPU 卡去跑運算，還有…就是剛剛說的，大量的人力跟時間去做資料標註。

這也解釋了為什麼 AI 檢測沒辦法馬上導入就用。就算是在相似的產線，換了個新產品，AI 還是需要重新收集資料、重新訓練。 它不像人，可以觸類旁通。它只懂你教過它的事。

那什麼時候，人還是比機器強？

說了這麼多機器的優點，但…嗯…在某些地方，人還是無法被取代的。最重要的一點，就是「脈絡判斷」和「常識」。 機器看到的是像素，是數據。人看到的是一個…有前後文的產品。

比方說，一個瑕疵，如果出現在產品不明顯的背面，經驗老到的師傅可能會判斷這是可接受的。但對機器來說，只要特徵符合，它就判定為不良。AI 檢測雖然可以設定「容錯空間」，但這種判斷還是…比較僵化。

另外一種情況是「少量多樣」的生產。 如果產線一天到晚在換產品，每種產品的量都不大，那根本沒有足夠的瑕疵樣本去訓練一個 AI 模型。 在這種情況下，傳統 AOI 或是直接用人工檢測，反而…嗯…更有效率、成本更低。

還有就是，當需要檢測的不是「瑕疵」，而是像長度、直徑這種「量測」工作時，AI 其實…沒有比傳統的演算法來得好。 傳統的 Rule-based 方法反而更穩定精確。

我看到一份美國那邊的資料，談到在營建業的品管，他們覺得 AI 很適合做重複性的監控，像是看鋼筋有沒有綁好、有沒有裂縫。 但最終要判斷這個建築合不合乎法規、安不安全，還是要靠有執照的檢查員。 這點跟台灣的狀況有點像，像是工業技術研究院（ITRI）他們也在推智慧製造，但很多時候 AI 是作為輔助工具，最後拍板的…還是人。

釐清一些常見的…嗯…誤解

最後想聊聊幾個大家常搞混的點。

第一個是，以為 AI 導入了，就不需要人了。恰恰相反，是需要「另一種人」。你需要懂資料、懂標註、懂訓練模型的工程師。 原本的產線老師傅也非常重要，因為只有他們才知道，哪些瑕疵是「真的有問題」的，這些經驗…需要被傳承給 AI，嗯…應該說是傳承給訓練 AI 的人。

第二個迷思是，覺得 AI 什麼都能檢測。不是的。AI 特別適合處理那種…「很難用規則去定義」的瑕疵。 如果一個問題，用很簡單的長寬高就能判斷，那用傳統的 AOI 就好，便宜又有效，殺雞不用牛刀。

再來就是，很多人會把機器視覺跟…嗯…比如光達（LiDAR）那種技術搞混。機器視覺主要是用攝影機「看」影像，做 2D 的分析比較多。 光達那些是發射雷射去建立 3D 的空間模型，比較常用在自動駕駛或機器人導航。 雖然都是感測，但技術路徑跟應用場景…差很多。

總結來說，機器視覺跟人工檢測，真的不是誰比較「準」這麼簡單的二分法。它們各自有擅長的舞台。我覺得，未來最好的方式，應該是讓機器去做那些重複性高、累死人的基礎篩檢，然後把省下來的人力，去做…嗯…更有價值的、需要思考和判斷的複檢工作。這樣，可能才是比較…健康的發展方向吧。