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遠端監控檢驗機器人 成疫情間品管解方

疫情讓工廠更能接受人工智慧檢驗技術。法新社

疫情期間航班停飛、國境關閉,讓許多工程師無法再親自前往客戶工廠處理品管問題,因此有越來越多廠商開始利用人工智慧(AI)鏡頭,執行產品檢驗的工作,而深度學習技術的發展,也大幅提升了系統部署的便利性。

據The WIRED報導,COVID-19(新冠肺炎)疫情爆發前,多數製造商在資安考量下,並不希望外部廠商連線到自己的製造設備。然而隨著疫情爆發,各地交通往來受阻,廠商對於遠端監控的接受度也逐漸提升。

英國的P2i是一家智慧型手機奈米防水塗層技術廠商。過去客戶如果遇到品管問題,P2i便會派出工程師前往客戶工廠處理。在疫情期間,P2i引進了Instrumental公司的智慧鏡頭系統,在客戶的工廠內負責產品瑕疵檢驗。P2i將Instrumental智慧鏡頭安裝在奈米塗層設備周圍,一旦流程出現錯誤,演算法便會發出警報。

P2i營運長Neal Harkrider表示,透過Instrumental的智慧鏡頭系統,P2i可隨時從遠端調整生產設備的容錯率。這套系統已成為P2i主要的品質管制手段,目前結合Instrumental偵測技術的P2i設備,已進駐5間客戶工廠。

此外,豐田汽車(Toyota)位於美國印第安那州的製造廠,正準備引進Elementary Robotics的機器人系統。之後員工只要拿出物件,鏡頭便會在物件周圍移動,從各個不同的角度進行檢驗。一旦通過AI許可,物件便可安裝到車輛上。

成立於2017年的Elementary Robotics一直到最近才脫離秘密模式,並宣布透過A輪融資籌到了1,270萬美元。Elementary Robotics的檢驗系統價格低廉,且所需的訓練資料量也相對較少。客戶只要將幾十個物件影像寄給Elementary Robotics,就能完成演算法的訓練。

事實上,製造商利用電腦視覺檢驗產品已有很長一段時間,但這類技術要辨識出瑕疵,需依賴手工的編碼規則,因此不僅部署費時,要調整也相當困難。然而近來在深度學習這類AI技術的幫助下,檢驗系統只要經過足夠的樣本訓練,便能迅速找出與標準範本不同,出現瑕疵的產品。

Cognex等傳統電腦視覺系統業者,已開始強調產品的機器學習功能。另外還有一些新創公司,則以便於使用與部署的現成偵測系統為賣點。


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