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AI瑕疵檢測加上輔助品質決策方案 讓製造工廠效率激增

2020/09/10 - DIGITIMES企劃

去(2019)年11月,華碩電腦成立智慧物聯網事業群(AIoT BG),作為發展AIoT事業的核心單位,將連結公司內外部的資源、團隊與夥伴,打造各應用領域的創新智能解決方案;而智慧製造,也在AIoT BG版圖之內。

華碩電腦智慧解決方案研發處處長賴哲宏表示,針對製造業關注的品質議題,華碩已發展三種AI方案,藉以發揮瑕疵檢測、物件辨識、動體偵測等功能。

首先是「人工智慧電腦視覺瑕疵檢測」,標榜內建華碩獨家視覺辨識技術,僅需少量資料便可建立高精準度模型,且容許待測物方向不拘、減少檢測工序。賴哲宏說,此項方案即是AOI加上AI,差別在於把AOI慣用的Rule-based判斷機制,改為AI演算法,並搭配提供資料標記、訓練建模及驗證模型等相關工具。

華碩以上述技術為基礎開發多項產業應用方案,「智慧沖壓瑕疪檢測」就是其中一例。以往沖壓設備經常有不預期瑕疪產生,導致生產成本增加;如今只要透過AI即時檢測,即時回饋生產資訊,便可協助產線管理者快速掌握異常事件,立刻調整模具、減少瑕疵品數量。

其次為「人工智慧電腦視覺物件辨識」,亦是標記、訓練、驗證、部署的一站式方案,擅長在流水線辨識瑕疵,應用情境包含燈座瑕疵檢測、包裝段缺件檢測等。

再來是「人工智慧波形檢測」,內建華碩獨家的AI波形檢測技術,且擁有多項獨到功能,譬如僅需3~5個30秒資料、就能建立精準模型,使用i7等級CPU、1分鐘完成訓練,專精於動件的類比訊號源(例如聲音、振動、電壓、電流...等等)之檢測,且可同時監測三軸振動訊號。

「華碩希望讓大家享用AI,但無需特別籌組團隊,費心採集類比訊號、進行模型訓練,」賴哲宏說,一旦引用華碩AI波形檢測方案,將有助工廠省下2~4個品檢人力,確保品檢標準更客觀一致,且檢測數據可溯源,便於做為製程改善的參考依據。較為常見的應用情境,即是風扇或設備馬達的聲音/震動異常檢測,可避免這些動件突發停機而釀成換線、停工、原材報廢損失,不僅如此,還可幫助用戶利用科學化波形分析,及早找出機台、馬達應當保養或更換的時間點,精準排定維修時程,讓設備使用率極大化,連帶減少停工待料時間。

此外華碩也提供統計製程管制(SPC)解決方案,主要特色在於「可視化」(視覺化設計、搭配不同圖形分析方式以適用不同的訊號源)、「趨勢分析」(可針對監測訊號定義監測上下限、讓產線主管及早發現潛在問題和趨勢),以及「易於整合」(支援RESTfulAPI、可整合到既有MES/品質管理系統/第三方軟體)。


圖說:華碩電腦智慧解決方案研發處處長賴哲宏。