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機器視覺突破 AI隱形眼鏡檢測保衛透明材質產品免缺陷

LEDA Technology執行長黃哲瑄(左)與技術長黃璽軒(右)均指出,AI機器視覺不但可讓產品品質穩定,其數據也可作為製程改善的依據。DIGITIMES攝

檢測是產線最後一環,對製造業而言相當重要,業者都會在此環節編派足夠的人員,為產品品質把關,不過人力有其極限,檢測容易產生疏漏,為了解決此一問題,LEDA Technology(樂達創意科技)採用了凌華科技的機器視覺設備,打造出智慧檢測解決方案,並將此方案應用於隱形眼鏡製程,LEDA執行長黃哲瑄指出,此方案除了可透過機器視覺快速找出產品瑕疵外,也可在單機上擷取數據並進行AI的訓練,持續強化其辨識精準度。

LEDA從影像處理起家,近年來智慧化成為製造業趨勢,因此除了影像技術外,也投入AI的研發,將所擷取的影像數據累積回饋給系統,作為製程改善的依據。目前LEDA的技術開發與系統應用多為製造領域,包括LED、金屬工件、隱形眼鏡的瑕疵檢測,其中隱形眼鏡製造更是LEDA在AI機器視覺中,技術難度最高的代表作。

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LEDA Technology(樂達創意科技)採用了凌華科技的機器視覺設備,打造出智慧檢測解決方案。

黃哲瑄表示,在美觀與便利需求下,消費者對隱形眼鏡的需求與日俱增,為了因應龐大的市場需求,產線的生產速度相當快,由於隱形眼鏡是透明材質,一般機器視覺系統難以檢測,目前多以人力方式作業,而且有別於一般產品的抽檢方式,隱形眼鏡的檢測往往是全檢。大量快速生產加上全撿,讓產線的檢測人員每天必須目檢4,000片左右體積微小的隱形眼鏡,導致其誤檢與漏檢率居高不下,LEDA的系統,就透過凌華科技硬體平台與其專業團隊的支援,順利為客戶提升檢測效能。

技術長黃璽軒指出,製造系統要提升效能,就必須降量降低產線中的變異,才能正確而穩定的產生數據,再透過此數據調整製程,使其效益最佳化。而就目前來看,人工檢測是產線中最不穩定的因子,尤其是需要大量檢測的隱形眼鏡產線,因此LEDA先以機器視覺系統替代人力,並將系統所取得的數位化數據應用於AI演算法,由底層往上建構起智慧製造系統。

LEDA的隱形眼鏡AI機器視覺檢測方案,採用凌華搭載Intel Movidius加速器與最新第9代Intel Core i7處理器的EOS-i6000系列視覺系統,支援Intel OpenVINO。由於預裝驗證過的AI開發平台,可減少測試與整合工作,從而大幅降低了系統的開發時間,EOS-i6000也針對AI機器視覺應用,優化硬體設計,並廣泛支援,可滿足各種深度學習應用,此外在功耗、散熱與相容性方面,此平台也都經過驗證,是智慧製造系統中最佳的邊緣設備。

黃璽軒表示,由於製造現場的產線複雜且設備種類多元,系統廠商過去在為客戶佈建機器視覺時,必須不斷測試各種工業相機,各品牌工業相機的規格特色都不同,一但測試結果不佳,工程團隊就必須重新學習了解下一個安排測試的相機,直到成果符合系統需求為止。內建GigE相機介面、取像APP的EOS-i6000系列與獨家的ADLINK Edge開發套件,則可簡單快速的串接設備與雲端,讓LEDA團隊可專注於演算法開發,縮短系統上線使用時程。

透過凌華的協助,LEDA成功開發出隱形眼鏡生產專用的AI機器視覺系統,此系統可設定產品的瑕疵標準,並以此標準精確檢測產品,解決過去人工目檢的誤檢與漏檢率偏高問題,設備所記錄的數據也成為產品履歷,提供客戶使用。除了精確檢測產品之外,LEDA的系統也善用EOS-i6000系列,為客戶建構出具備深度學習功能的系統。

深度學習的精準度,除了來自演算法之外,數據更是關鍵,因為唯有高品質與足量的數據,才能讓訓練模型的成果更精確。不過製造系統的功能有限,過去要為客戶建構AI系統,必須先在製造端累積一定的數據量後,再帶回內部訓練,如此不斷來回往往拉長了系統上線時程。為了解決此問題,LEDA藉由EOS-i6000的強大效能,讓機器視覺系統可在廠房內就地擷取數據,並與客戶的伺服器連結,進行深度學習的訓練。

黃哲瑄表示,在隱形眼鏡的智慧檢測系統建置初期,LEDA先以人力與AI搭配,由資深檢測員糾正AI錯誤之處並加以標記,藉此建立AI深度學習演算法的邏輯規則,同時累積數據量,讓AI機器視覺的精準度可持續進化。

LEDA為隱形眼鏡客戶打造的AI機器視覺檢測系統已上線使用,系統可在短時間內成功落地,黃哲瑄認為凌華的全力支援是關鍵因素。他指出目前市場上的AI視覺硬體平台的選擇相當多,不過同時具備AI與機器視覺兩端專業者少之又少,凌華不僅深耕機器視覺多年,內部也有AI專家團隊,在合作期間充分支援LEDA,大幅減少了系統的開發時程與成本,未來雙方也將保持緊密互動,協助客戶打造合身的智慧化系統。


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