AI結合自動化光學檢測 瑕疵檢出率超過9成大關

作者: 黃繼寬
2019 年 12 月 03 日

影像分類與辨識是目前機器學習(ML)最主要的應用領域,許多業者都在大力發展基於ML的自動化光學檢測(AOI)解決方案,以提高產品檢測作業的自動化程度,或是讓AOI得以應用在以前難以派上用場的應用領域,例如檢測對象的特徵很難用具體規則描述的待測物。GPGPU和AI邊緣運算平台供應商安提國際與客製化設備廠商克晟科技,日前共同推出AI應用於工業生產流程,於原產線中的AVI機器導入AI運算,將檢測準確率提升至90%以上,不僅加速產線運作,更降低人力成本的開銷。

在生產流程實踐AI研究及進展的,即是品質檢驗與管理,其中最廣為人用的,便是AVI(Automated Visual Inspection)/AOI(Automated Optical Inspection)等自動化光學檢驗。過往自動光學檢測專用AVI設備常因色差、高度落差等因素影響檢測結果,而克晟科技擁有豐富的系統組成與視覺辨識應用經驗,在既有的AVI設備中,利用安提國際Jetson AI運算平台導入人工智慧視覺辨識軟體,以改善設備的誤判率。

克晟科技擅長金屬檢測、客製化設備整合服務,同時熟知視覺辨識軟體開發與優化,此次智慧AVI設備整體架構由既有的AVI設備、高效能AI伺服器、資料中心以及視覺辨識演算法組成。裝載於AVI設備上的軟體若發生瑕疵警告,會將資料傳至AI伺服器並於此複檢,結果則會傳回資料中心與設備,最後依照結果推論是否通知人員處理。

整體系統中,其高效能AI伺服器使用安提國際Jetson AI運算平台;由NVIDIA Jetson TX2搭載安提板卡ACE-N510組成,擁有高達256個CUDA核心、1.3 TFLOPS的AI推論能力,提供AI伺服器所需之效能處理,且具備極小型化的特色,便於部署於既有工廠設備,不僅達成輕鬆AI升級的解決方案,也適用於AI邊緣運算的裝置使用;搭配克晟科技辨識演算法,一次可對應15台AVI設備並同時檢驗八種瑕疵項目,將既有設備的檢測準確率提升90%以上,免去繁複且多餘的人工複檢,有效降低人力成本、提升產線的效率與產量。

人工智慧與AOI結合之系統架構圖

AI與工業結合較他項產業相比,有更大的機會與潛在市場,在講究生產效率與品質的環境中,人工智慧的應用帶來極大的利益與產能的推進。未來克晟科技不僅專注於金屬瑕疵,更拓及筆電、手機外殼等外觀瑕疵檢測項目,維持相同檢查水準,攜手安提國際在工業生產線上實踐AI應用,以視覺辨識提升生產品質與檢測設備的能力,有效輕鬆升級既有的系統與設備,簡單導入AI、活化現有的傳統產業。

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