自動化工廠成功案例

將自動瑕疵檢測的準確率成功提升至90%以上

市場概況

在現代化的製程中，產品需要在各個重要站點進行檢測，以利即早抓出不良品，減少製程消耗並增加良率，但也讓製程時間隨著多站檢測而增加，為了加速檢測的時間，自動視覺檢測(AVI)及自動光學檢測(AOI)等自動化檢測技術便成為製程中不可或缺的角色。然而，過往的AVI設備常因色差、高度落差等因素造成誤判，反而增加了事後人工處理的成本浪費。

問題核心

克晟科技致力於金屬檢測及客製化設備整合服務，同時具備視覺辨識軟件開發與優化能力。此次的客戶在原有產線中已有AVI設備，但因為設備的誤判率高，往往消耗許多人力替異常的檢測進行複檢，不僅浪費人力資源，更增加許多製程時間。所以客戶希望能在不替換原有AVI設備的前提下，將AI深度學習技術導入製程，以降低AVI設備的誤判率。

解決方案

克晟科技利用豐富的系統搭建與視覺辨識應用經驗在既有的AVI設備中導入安提Jetson AI運算平台，並搭配AI深度學習視覺辨識軟體，搭建出一套智慧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。若產品在經過AVI站點時被檢測出瑕疵，設備就會將資料傳送至AI伺服器並於此利用進行複檢，如果經過AI推論為誤判，則產品繼續前往下個製程站點。反之，結果將會傳回資料中心與設備端，並依照演算法規則判定是否通知負責人員處理。

整體系統中，其高效能AI伺服器使用安提Jetson AI運算平台，由安提Jetson載板ACE-N510搭載Nvidia Jetson TX2運算模組所組成，擁有256個CUDA運算核心及1.3 TFLOPS的AI推論能力，不僅提供AI伺服器所需的處理效能，更具備極小型化的特色，便於部署在原有產線中。搭配克晟科技的視覺檢測演算法，單一安提AI運算平台可以串接15台AVI設備並同時檢驗八種瑕疵項目，將既有自動化視覺檢測的準確率提升至90%以上，同時免去繁複且多餘的人工複檢，有效降低人力成本、提升產線的產量及良率。

議題結論

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。