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AI影像視覺技術 實現廠區與產線自動化

利凌企業產品經理胡志剛。

綜觀AI深度學習領域,影像辨識一直都是最容易展現成效的技術項目,因此不論放眼智慧製造、智慧零售乃至智慧城市等各種場域,AI影像視覺始終是最受關注的應用題材之一。著眼於此,在監控攝影機、NVR、VMS業界素有高知名度的利凌企業,近年來積極投入AI、雲端的技術研發,也逐步在工業自動化領域嶄露成果。

利凌產品經理胡志剛表示,AI影像視覺在於工業自動化的關鍵應用,主要落在兩件事,一是廠區自動化,另一是生產線自動化。關於廠區自動化,利凌於兩年前從AI車牌辨識開始投入,期初引進國外引擎、自己慢慢刻程式碼,後來直接引用套件,加快解決方案開發速度,迄今已累積多達44萬筆車牌資料庫,辨識準確度高,因而獲得愈來愈多企業用戶青睞,甚至要求延伸發展其他加值應用,例如AI車牌辨識搭配違規偵測、口罩偵測、安全帽偵測或門禁控制等等,利凌也順應客戶期望,藉由自身的研發能量逐一予以實踐。

此外針對生產線自動化部分,利凌已發展出諸多AI影像應用方案。胡志剛指出,以煉鋼廠為例,利凌將視覺輔助功能做進台車,透過由上而下的視野,俯看轉爐、電爐等關鍵製程的運行狀態,已從早期的慢速雜質檢測,進化到高速的雜質檢測模式,假如爐內存有雜質,且觸及攝影機內建的警戒線,就會立即觸發告警。利凌更發揮創意巧思,將原本適用於POS的「影像+掃碼」的整合辨識功能,轉而運用在流水線、出貨區等場域,即時識別所有進來或出去的貨物,避免在品項、品質或數量上出現失誤。不僅如此,現階段已有高科技製造商引進此技術,用於PCB檢驗;另有機場將之導入於輸送帶,針對返國、轉機的行李物件進行分流。

胡志剛接著說,目前利凌正在進行「AI+AOI」解決方案的開發,意在解決零件比對問題。他進一步解釋,藉由AI輔助AOI,通常是為了滿足兩類常見需求,一是入料檢驗,旨在防止供應商擅改零件卻不告知,另一種則是許多高科技製造工廠頻繁需要執行的PCB瑕疵檢測。

截至目前,利凌仍藉助電腦來辨識車牌、安全帽等標的物,但有用戶反應,儘管現今的CPU、GPU運算力甚強,辨識的速度與精度不錯,但成本偏高;該公司考量用戶對此確實有所疑慮,決定採納一些用戶的提議,將AI置入攝影機內,現正著手進行相關開發作業,預計年底達成目標;然而利凌的著眼點,並不只是推出幾款帶有AI功能的攝影機產品,而是期望在明年(2021)中旬以前,讓所有產品都被融入AI,個個皆可直接支援警戒線偵測,一旦至此,智慧工廠所需要的基礎邊緣運算能力,都可憑藉利凌的產品加以實現。

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