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科技創新(一百二十九):AIoT產業-工廠中的機器視覺辨識

人工智慧視覺辨識現在已經在很多地方導入,像是台灣海關的快速通關,以及很多公司使用它替代打卡系統,例如我去講過課的鴻海精密及精誠資訊,透過刷臉知道是哪個員工;或是7-11X-Store,用機器視覺辨識讓客戶刷臉進入;還有高速公路e-Tag系統用機器視覺辨識對所有車子進行車牌辨識。中國大陸更普遍用在安防系統中,之前在中國大陸舉辦的張學友演唱會,聽說也透過安防的人臉辨識系統,找到一百多個逃犯,而在工廠中的使用,也是現在很重要的應用。                    

1.   圖:機器人視覺 


 機器視覺辨識在工業上的應用在需要光學辨識的產業中,這樣的光學檢測其實不是什麼新的產業,根據台大機械范光照教授之前提出的簡報,可知至少應用在以下產業上:IC及一般電子業:應用在PCBBGALCD螢幕、被動元件形狀腳位及定位、生產插件、晶元(Wafer)鏡面研磨、生產組裝、被動元件辨識上。

2.     機械工具/自動化機械:應用在零件尺寸、外形、瑕疵檢測、零件分類比對、裝配定位、加工定位、熔焊檢測上。

3.     電機工業:應用在控制器紅外線熱像儀檢測、電線瑕疵、裂縫檢測、纜線配置檢測電機工業上。

4.     金屬鋼鐵業:應用在鋼板尺寸檢測、表面瑕疵檢測、鑄件瑕疵檢測、材料金像檢測上。

5.     橡膠/塑膠製品:應用在保特瓶口尺寸檢測、製品顏色分類檢上。

6.     食品加工/包裝業:應用在瓶內液位高度、異物或灰塵檢測、包裝印刷辨識上。

7.     紡織皮革工業:應用在表面針織紋路檢測、色差檢測、皮革表面特性檢測上。

8.     汽車工業:應用在陶軸裁切定位、零件塗黃油檢測、白車身檢驗上。

而現在的人工智慧的顯學深度學習,透過大量的影像數據,就可以做到很精確的影像辨識。而使用人工智慧的門檻降低,有需要的公司透過安裝高解析度的攝影機,透過公有雲訓練網路上可以得到的模型,而部署到自家的伺服器上直接執行人工智慧推論模型,這樣就可以平價地做到高精度辨識;由上可知,用人工智慧做工業影像辨識的門檻大大降低,而這樣的門檻降低讓很多公司都能進來,可選擇地提供廠商變多。

另外新型的工業機器或機器人上,會利用機器視覺辨識,以進行辨識、檢測、比對、導引,以及與人員協作的功能,而利用機器視覺,機器及機器人才能夠動作精確,以達成生產目標。

因為使用人工智慧視覺辨識的門檻降低,還有工業機器人大量使用,相信接下來在工廠中使用機器視覺辨識會越來越多。

裴有恆

現為昱創企管顧問有限公司總經理,多家公司的顧問、新北市工業會會務顧問與生產力4.0委員會委員,以及多家媒體的科技專欄與特約作家,同時也是趨勢觀察者。講授與輔導課題有物聯網、人工智慧、Fintech、工業4.0、大數據、產品創新、服務創新、商業模式創新與專案管理。現在同時也是Google查詢物聯網顧問、物聯網教練、AIoT教練、物聯網講師丶AIoT教練丶AIoT 顧問丶數位轉型教練丶數位轉型講師人名第一名。

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