行业应用选单

工业自动化成功案例

将自动瑕疵检测的准确率成功提升至90%以上

市场概况

在现代化的制程中,产品需要在各个重要站点进行检测,以利即早抓出不良品,减少制程消耗并增加良率,但也让制程时间随着多站检测而增加,为了加速检测的时间,自动视觉检测(AVI)及自动光学检测(AOI)等自动化检测技术便成为制程中不可或缺的角色。然而,过往的AVI设备常因色差、高度落差等因素造成误判,反而增加了事后人工处理的成本浪费。

自動化瑕疵檢驗

问题核心

克晟科技致力于金属检测及客制化设备整合服务,同时具备视觉辨识软件开发与优化能力。此次的客户在原有产线中已有AVI设备,但因为设备的误判率高,往往消耗许多人力替异常的检测进行复检,不仅浪费人力资源,更增加许多制程时间。所以客户希望能在不替换原有AVI设备的前提下,将AI深度学习技术导入制程,以降低AVI设备的误判率。


解决方案

自動化瑕疵檢驗

克晟科技利用丰富的系统搭建与视觉辨识应用经验在既有的AVI设备中导入安提Jetson AI计算平台,并搭配AI深度学习视觉辨识软体,搭建出一套智慧AVI设备,整体架构由既有的AVI设备、高效能AI伺服器、资料中心以及视觉辨识演算法组成。若产品在经过AVI站点时被检测出瑕疵,设备就会将资料传送至AI伺服器并于此利用进行复检,如果经过AI推论为误判,则产品继续前往下个制程站点。反之,结果将会传回资料中心与设备端,并依照演算法规则判定是否通知负责人员处理。

整体系统中,其高效能AI伺服器使用安提Jetson AI计算平台,由安提Jetson载板ACE-N510搭载Nvidia Jetson TX2计算模块所组成,拥有256个CUDA计算核心及1.3 TFLOPS的AI推论能力,不仅提供AI伺服器所需的处理效能,更具备极小型化的特色,便于部署在原有产线中。搭配克晟科技的视觉检测演算法,单一安提AI计算平台可以串接15台AVI设备并同时检验八种瑕疵项目,将既有自动化视觉检测的准确率提升至90%以上,同时免去繁复且多余的人工复检,有效降低人力成本、提升产线的产量及良率。


议题结论

AI与工业结合较他项产业相比,有更大的机会与潜在市场,在讲究生产效率与品质的环境中,人工智慧的应用带来极大的利益与产能的推进。未来克晟科技不仅专注于金属瑕疵,更拓及笔电、手机外壳等外观瑕疵检测项目,维持相同检查水准,携手安提国际在工业生产线上实践AI应用,以视觉辨识提升生产品质与检测设备的能力,有效轻松升级既有的系统与设备,简单导入AI、活化现有的传统产业。

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