STEP 1
拍攝
直接用相機擷取高品質產線影像，即拍即用。
STEP 2
標註與訓練
手動或 AI 輔助標註（Florence-2 自動標註），裝置端訓練，全程零程式碼。
STEP 3
設定邏輯，輸出動作
把視覺判斷直接對應到實體輸出：分選、剔除、停機、警報。
10 MIN從開箱到訓練模型。完整端到端循環——影像 → 訓練 → 判斷 → 動作——由你們自己的產線人員擁有並持續迭代，AI 能力留在廠內。
直接用相機擷取高品質產線影像，即拍即用。
手動或 AI 輔助標註（Florence-2 自動標註），裝置端訓練，全程零程式碼。
把視覺判斷直接對應到實體輸出：分選、剔除、停機、警報。
| 作業系統 | Windows 10 / 11 x64 |
| CPU | x64 架構，建議 8 核心以上（最低 4 核心） |
| RAM | 建議 16 GB 以上（最低 8 GB） |
| 儲存空間 | 建議 SSD 20 GB 以上（最低 10 GB 可用空間） |
| GPU | NVIDIA RTX 20xx 以上，VRAM ≥ 8 GB（最低 ≥ 4 GB） |
| NVIDIA 驅動 | 支援 CUDA 12.x（驅動版本 ≥ 528.xx） |
| 備註 | 無 GPU 可用 CPU 模式執行（訓練較慢）；使用 Florence-2 自動標註建議 RAM ≥ 16 GB、VRAM ≥ 8 GB。 |