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機器學習（Machine Learning）是人工智慧（AI）的一環，也是一種劃時代的智慧型系統的研究與開發方法。在工業視覺檢測應用的主要優勢為可以針對複雜類型以及受背景雜訊幹擾的影像類型進行辨識與分類，隻要執行的方法正确，即可在短時間内獲得理想的成效。透過長時間的資訊搜集與訓練，可持續累積與優化軟體準确性與效能，猶如人類的學習與經驗累積一樣。

施努卡提供産業界最佳的服務，并為智能制造帶來革命性的改變。

瑕疵檢測、分類與制程改善内容與步驟 :

（1） 定義檢測或分類标準

（2） 搜集樣本影像

（3） 人工判别與标定

（4） 機器學習訓練

（5） 産出檢測邏輯

（6） 上線測試

（7） 持續訓練與改善

适用領域：

1. 高科技（面闆、晶圓、半導體封裝…）

2. 醫學影像分析

3. 精密金屬加工

4. 汽機車零組件

5. 傳統産業（紡織、制鞋、塑膠、玻璃…）

6. 消費性産品