常見問答
以下整理本頁常見問題；點選問題即可查看答案。
Neurocle AI 深度學習軟體與傳統影像處理軟體的差異？
傳統軟體需人工設定規則與參數；Neurocle AI 可自動學習樣本特徵，適用於複雜瑕疵、變異樣式檢測，降低調整門檻。
AI 深度學習檢測需要多少樣本才能訓練？
通常至少需要 50 至 100 張正樣本與 20 至 50 張瑕疵樣本起步，視瑕疵複雜度與模型收斂速度調整。
影像處理平台是否必需搭配 GPU？
深度學習訓練與高解析即時檢測建議搭配 GPU；傳統影像處理則 CPU 即可滿足。
OCR 辨識能否處理模糊、汙損或變形字元？
傳統 OCR 有侷限，但搭配 AI 深度學習可提升模糊、汙損、變形字元辨識率。建議提供多樣化樣本增強模型泛化能力。
影像處理平台如何與 PLC、感測器或執行機構整合？
大多數平台支援 I/O、EtherCAT、Modbus TCP 等通訊協定，可透過數位 I/O 或網路協定與外部設備訊號同步。
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