某製造企業欲建置 AI 品質檢測系統，利用生產線攝影機即時判斷零件表面是否存在細微刮痕。下列何種技術最適合用於此類應用？
答案 （D）
核心概念
影像辨識題看到「局部特徵」「細微刮痕」，直接選卷積神經網路（CNN）。
CNN 用卷積核在影像上一小塊一小塊掃過去，自動學出邊緣、紋理這些局部特徵，再組合成整體判斷。刮痕是很小的局部異常，正好是 CNN 擅長抓的東西。
攝影機即時拍、模型即時判，這是產線品質檢測最常見的架構。
答題技巧
快速判斷技巧：影像加「局部特徵」，答案就是卷積神經網路（CNN）。 ・影像、局部特徵、缺陷辨識 → CNN ・序列、時間資料 → 循環神經網路（RNN） ・獎勵、互動 → 強化學習（Reinforcement Learning）
易錯陷阱：(B) 決策樹選項刻意加上「判斷影像像素差異」，看起來也在處理影像。 關鍵差異：決策樹的規則要人寫，CNN 的特徵是自己學出來的。 警訊詞：「人工設定規則」出現在影像題裡，幾乎都是誘答。