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視覺助提升製造品質 軟硬體架構適配性決定AI系統優劣

品質改善是企業生產流程重要指標之一,近期AI視覺應用對品質改善帶來很大的助益,圖為示意圖。圖片來源/ingimage
品質改善是企業生產流程重要指標之一,近期AI視覺應用對品質改善帶來很大的助益,圖為示意圖。圖片來源/ingimage

品質改善是企業生產流程重要指標之一,近期AI視覺應用對品質改善帶來很大的助益,然DIGITIMES Research觀察,從硬體層面與AI視覺面探討,部分企業仍無法順利評估導入,因素一是許多公司內部缺少相關專業人才進行評估及導入工作,需借助人工智慧開發商及硬體廠商協助;二是專業領域知識在於企業本身,供應商難以取得這些專業知識下,易生盲點,恐難研擬出改善品質的最佳方案。

觀察目前機器視覺與AI視覺主要架構組成,光源以考量成本、壽命、客製化程度的LED燈為主流,相機以考量高品質取像的CCD模組為主,傳輸介面以考量布線成本低的乙太網路為大宗。

其中,相機位置依場域特性分三類,一為眼在手(eye in hand),適用於電子組裝業;二為眼到手(eye to hand),適用於物流產業;三為眼看手(upward looking),適用於面板產業;相機位置選擇合適與否影響整體生產稼動及辨識正確率。

機器視覺與AI視覺的差異在於運算軟硬體、參數控制、品質統計等面向,方案選擇與預算規劃、預期目標、演算模型、部署工具互有相關,若缺乏完整配置評估恐影響AI演算結果,而無法達成預期目標。

DIGITIMES Research分析師黃耀漢認為,目前製造流程導入AI視覺雖為業界積極投入的熱門議題,但並非所有應用都有導入AI視覺的必要。儘管AI視覺在品質檢驗上優點多於機器視覺,但相對需投入的資金與建構時間較機器視覺多,因此中短期而言,AI與機器視覺會同時並存於製造流程,使用者依自身需求選擇最適方案,然長期而論,導入AI視覺的成本將逐年遞減,或有利加速製造業轉移。

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