機器視覺突破 AI隱形眼鏡檢測保衛透明材質產品免缺陷
- 台北訊
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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。
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。了解更多隱形眼鏡檢測解決方案
