Dtalk
DForum
 

Landing AI聚焦智慧製造 力推五大常見瑕疵檢測方案

Landing AI副總裁王冬岩近期在台向外界推廣目前聚焦於5種製造業常見的瑕疵檢測方案。NVIDIA

由Google大腦共同創辦人暨前百度首席科學家吳恩達(Andrew Ng)一手創立的知名新創公司Landing AI ,以協助企業快速導入AI,實現商業價值為任務,並宣告要從製造業開始。而Landing AI今年招攬AI專家王冬岩(Dongyan Wang)負責戰略轉型,而近期他也在台向外界推廣Landing A I目前所聚焦的5種製造業常見瑕疵檢測方案。

吳恩達今年三月宣布,招攬AI專家王冬岩成為Landing AI的AI戰略轉型副總裁,將負責與客戶對接以及戰略夥伴的合作,以協助企業轉型。而在加入Landing AI之前,王冬岩也曾是美的集團全球AI負責人。甫一上任,王冬岩便積極拓展市場,在Landing AI強打的智慧製造領域中,也相中台灣製造實力,近期在台向外界推廣旗下聚焦於瑕疵檢測的5種AI方案。

吳恩達指出,AI的發展,能夠改變人類食衣住行等各方面生活,並讓人類從重複性的精神勞動中解脫,因此,Landing AI 選擇兩個落地領域,分別是製造業和農業。吳恩達指出,AI很適合用來解決製造業目前面臨的挑戰,例如品質和產量的不穩定、無法充分發揮彈性的生產線設計、產能管理不夠,以及不斷上漲的生產成本等。而在農業應用上,他則認為AI可以讓農民的工作更有效率。

在製造端,Landing AI的解決方案目前聚焦於視覺檢測領域。王冬岩指出,之所以將視覺檢測作為市場切入點,主要是因為看好該方案是產業AI化最好實踐與落地的應用,基本上,只要配備攝影機,串接數據,很快就可以凸顯其商業價值,相較其他應用方案,瑕疵檢測的回收效益更加快速。

目前Landing AI的視覺檢測應用所聚焦的5種製造業常見檢測工作,包括液體與氣體的洩漏、微小顆粒追蹤和偵測、表面工藝檢測、透過幾何圖形辨識瑕疵以及不同微小零件的分類等。而不同型態的視覺檢測,其所適用的場域都不儘相同,而檢測手法也略異。

舉例來說,Landing AI開發針對液體與氣體的洩漏偵測,可應用於如汽車製造商檢測汽車底盤有無漏油瑕疵,甚至可透過車主回饋的少量圖片生成大量數據訓練瑕疵模型。而氣體偵測則可適用於生產壓力設備之廠商慣用的水箱測試手法,用以偵測水中是否有微小氣泡產生,或是食品、藥品的真空測試。

而表面工藝檢測則是最大一類的瑕疵檢測應用,尤其此種檢測與台灣電子製造業息息相關,像是判斷電子零件上的針腳是否彎曲、偏差或焊接處的瑕疵。不僅電子零件,還可適用於金屬、木頭、纖維、玻璃等表面檢測,可偵測出包括刮痕、裂痕、空洞、髒汙等的瑕疵。此外,透過形狀與圖案等的幾何圖形辨識,也可將其運用在電子組裝中的缺件偵測。

不同微小零件的分類,則是可適用於生產數千種零件的製造商,由於每種零件的外型太過相似,往往外銷出口到貨時,客戶拆箱檢查才發現寄錯零件,王冬岩指出,通常此種情況下,不僅製造商需得重新寄送正確零件,錯誤零件也不見得會招回,如此一來一往需承擔不少損失,對製造業者來說如能透過主動分類,或可減少錯誤率。


  •     按讚加入DIGITIMES智慧應用粉絲團
更多關鍵字報導: 智慧製造 人工智慧