計畫背景
石化設備焊道品質直接關係到運轉安全與可靠性。RT 為常用非破壞檢測方法，但影像判讀高度仰賴檢測人員經驗，主觀差異大且不易標準化。本計畫整合 RT 影像資料與 AI 技術，建立產業共訓機制。
PROJECT
計畫簡介
透過產業資料共訓與模型協作，建立更穩定、可擴展的 AI 輔助判讀能力，提升檢測效率。
計畫目標
建立 RT 影像資料庫、發展 AI 輔助辨識模型、推動產業資料共訓，並建立分析結果回饋機制，提升焊道檢測品質與產業應用價值。
共訓推動架構
產業
共訓平台
共訓平台
01資料提供單位
02資料整合與標註
03AI模型訓練
04模型驗證與評估
05成果回饋與優化
- 01
資料提供單位
石化企業提供 RT 焊道影像與基本分類資訊。
- 02
資料整合與標註
平台進行資料清理、整合與標註，建立標準化資料集。
- 03
AI 模型訓練
運用主流 AI 技術，訓練焊道缺陷辨識模型。
- 04
模型驗證與評估
以多元資料驗證模型準確度與穩定性。
- 05
成果回饋與優化
將分析結果回饋至平台，持續優化模型與資料品質。
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如何加入
請即刻聯絡計畫承辦，了解參與方式。