關於佳聯
「創造可以被利用的價值」
佳聯光學科技的工程團隊，出身於光學材料大廠的技術部門，累計超過四十年的光學與設備開發經驗。我們把這套能力，用在解決傳統光學檢測難以處理的問題：µm 級翹曲、複雜章形辨識、腐蝕環境下的 3D 量測。我們不追求最多的客戶，而是選擇與夥伴深度合作，把每一個問題解決到底。
核心技術與解決方案
AI 視覺檢測模組
以客戶實際樣本標註、在地化訓練檢測模型，用於外觀瑕疵、字元辨識 (OCR) 與複雜章形分類，補足傳統規則式 AOI 難以涵蓋的判斷。
Topo-Engine — µm 級 3D 量測
以結構光相位偏移法 (Fringe Projection Profilometry) 量測三維形貌與翹曲，精度達 µm 級，對應 JEDEC 平整度基準。
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No-Code AOI 整合平台
圖形化編排 2D AOI、3D 量測與 OCR 流程，無需寫程式即可整合硬體控制與檢測邏輯。支援 Modbus、TCP/IP 等 PLC 協定，並可將檢測數據 (如 OCR 履歷) 拋轉至工廠 MES 系統。
為什麼選擇我們
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模組化整合
以模組化設計接進您現有的自動化設備，縮短導入時間，降低整合風險與停機。
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端到端客製
從光學取像設計到模型訓練，依產品特性逐項調整，對應各產業特有的檢測條件。
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為連續產線設計
軟硬體架構針對長時間、嚴苛的產線環境設計，追求可重複、可驗證的量測結果。
實戰案例
極端環境的 3D 量測
某國內大型鋼鐵廠
痛點與環境：酸洗產線充滿腐蝕性氣體，傳統光學設備難以存活，卻又需要 µm 級的形貌量測。
解決方案：導入工業級防護的 3D 量測技術，在酸性環境中穩定完成 µm 級鋼板起伏量測。
結果：在腐蝕環境下維持穩定運轉，量測精度與重複性符合產線需求。
既有設備上的檢測整合
偏光板清潔機自動分揀辨識系統
痛點與環境：偏光板出貨前需檢查大量矢印章與 Mark
標記，傳統設備難以穩定判斷各種章形，高度依賴人工目視複檢，容易漏檢與客訴。
解決方案：在現有清潔機上建置檢測模組，搭配深度學習分類模型，
即時判斷矢印章形態與 Mark 瑕疵，並以自動上下料取代人工分揀。
結果：檢測一致性提升，人工複檢與漏檢客訴明顯下降。
外掛式 AI 智能分類系統
不更動硬體，為傳統 AOI 補上章形分類能力
設計理念：作為傳統 AOI 的外掛，補足其難以辨識章形型態的不足。在不更動原有硬體架構下，
針對 AOI 檢出的矢印章圖像做型態分類。
做法：以深度學習訓練的分類模型，辨識矢印章與髒污等膜片缺陷，處理矢印章不良、髒污誤判、產品混料或翻面等狀況。
整合效益：一台 AI 主機可對應 4 套傳統 AOI，降低導入 AI
的硬體建置成本。
高精度 AI 物件偵測
即時定位與瑕疵捕捉
做法：以深度學習模型，在複雜背景下即時輸出目標物件的位置與邊界框 (Bounding
Box)。
應用場景：產線上的物件計數、姿態辨識、瑕疵定位與動態追蹤；模型針對現場條件訓練，維持穩定的檢出率。
Topo 產品家族
Topo-Studio
No-Code AOI 整合平台。圖形化編排 2D AOI、3D 量測與 OCR 流程，無需寫程式即可整合硬體控制與檢測邏輯。
Topo-Engine
µm 級 3D／翹曲量測核心。以結構光相位偏移法量測三維形貌，對應 JEDEC 平整度基準，驅動翹曲與 3D 幾何運算。
Topo-Lab
AI 標註與模型訓練。以現場樣本在地化訓練檢測模型，將成果回饋 Topo-Studio 平台。
聯絡我們
如果您有工業視覺、3D 量測或 AI 導入的需求，歡迎與我們的工程團隊聯繫與討論。