工業(yè) 4.0 在全球制造業(yè)掀起智能化浪潮，通過智能制造系統(tǒng)，制造流程將可大幅優(yōu)化，進(jìn)而提升產(chǎn)線效能、降低成本支出，在智能制造系統(tǒng)中，人工智能扮演了重要角色，尤其是深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）演算法更開始被應(yīng)用到產(chǎn)線系統(tǒng)中的視覺檢測，快速而精準(zhǔn)的判別產(chǎn)品瑕疵。
機(jī)器視覺檢測有效取代人眼，全靠“深度學(xué)習(xí)”
深度學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域，其演算方式是通過不斷重復(fù)判別物件獲得龐大數(shù)據(jù)，再經(jīng)過大量的運(yùn)算讓精準(zhǔn)度不斷接近完美，臺(tái)達(dá)指出，目前深度學(xué)習(xí)已經(jīng)被大量應(yīng)用于各種領(lǐng)域，制造業(yè)的視覺檢測則是其中重點(diǎn)應(yīng)用。
產(chǎn)品檢測是制造業(yè)質(zhì)量管理的一環(huán)，過去皆由現(xiàn)場作業(yè)員親力親為，然而人眼有其極限，檢測速度與正確率會(huì)隨著作業(yè)時(shí)間拉長降低，再加上產(chǎn)線速度越來越快、產(chǎn)品體積逐漸輕薄短小，后期機(jī)器視覺開始取代人眼，成為產(chǎn)線檢測主流。
在產(chǎn)線中，視覺檢測有四大主要功能，包括量測、辨識、定位、檢查等，而檢測是所有功能中最困難的部分，由于現(xiàn)場人員對瑕疵的認(rèn)知不同，因此即便是已然自動(dòng)化的機(jī)器視覺，仍會(huì)存在因系統(tǒng)設(shè)定或現(xiàn)場質(zhì)管人員不同，導(dǎo)致出貨產(chǎn)品質(zhì)量無法一致性的問題，要解決此一問題，臺(tái)達(dá)指出深度學(xué)習(xí)將會(huì)是最佳方式。
純 AOI 系統(tǒng)將快速消失，結(jié)合 AI 成轉(zhuǎn)型關(guān)鍵
將深度學(xué)習(xí)導(dǎo)入至產(chǎn)線檢測，對制造業(yè)與系統(tǒng)供應(yīng)商兩端來說，都可提升工作效率。在使用者端，視覺檢測系統(tǒng)可以省下大量人眼檢核的成本，機(jī)器視覺軟硬件架構(gòu)的準(zhǔn)確率與判斷速度，已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人眼，而且設(shè)定完成后，即可長時(shí)間不間斷且以一致標(biāo)準(zhǔn)的工作，將可為制造業(yè)者省下大量的人力成本。
過往的機(jī)器視覺系統(tǒng)，每一次上線都必須不斷調(diào)整設(shè)定，在智能制造概念中，產(chǎn)線必須可快速回應(yīng)訂單，彈性調(diào)整生產(chǎn)內(nèi)容，現(xiàn)行機(jī)器視覺檢測的繁復(fù)設(shè)定將難以滿足彈性化生產(chǎn)需求，深度學(xué)習(xí)架構(gòu)只要事先通過訓(xùn)練，即可快速上線使用，且還能自主學(xué)習(xí)，系統(tǒng)可以自動(dòng)找出最佳的 OK/NG 參數(shù)，不必再由人員調(diào)整，在此狀態(tài)下，各設(shè)備的瑕疵檢測標(biāo)準(zhǔn)將可一致性，不會(huì)因品牌、使用時(shí)間的不同產(chǎn)生差別。
至于系統(tǒng)整合商，運(yùn)用人工智能也將強(qiáng)化市場競爭力。人工智能在視覺檢測市場正加速普及，純 AOI 系統(tǒng)在制造業(yè)的競爭力將會(huì)快速消失，不過臺(tái)達(dá)也指出，現(xiàn)在市場對人工智能的導(dǎo)入也有迷思，多數(shù)廠商認(rèn)為將 AOI 全面替換為人工智能，將可立即降低漏檢與誤判機(jī)率，然而這種一步到位的想法在實(shí)際狀況中并不可行，反而會(huì)讓漏檢和誤檢率大幅增加，建議應(yīng)該保留現(xiàn)行 AOI 功能并結(jié)合人工智能，才能迭加兩者的優(yōu)勢。
產(chǎn)品漏檢率趨近于零，誤判率極低
臺(tái)達(dá)針對視覺檢測所推出的 DAVS 即是以人工智能為核心的運(yùn)送系統(tǒng)，此系統(tǒng)可以結(jié)合既有的 AOI 系統(tǒng)，讓既有設(shè)備可延長使用年限，以此保障制造業(yè)者過去的投資，而人工智能與 AOI 整合的模式，也提升了產(chǎn)品的檢出率。
以SMT用電感(用于手機(jī)/小型化PCB)為例，除非是嚴(yán)重裂紋，否則傳統(tǒng)的 AOI 系統(tǒng)常無法判斷影像中的線條是原有紋路或裂痕，且AOI對其中度裂紋的檢出率小于 50％，輕微裂紋檢出率更是在 5％ 以下，加裝 DAVS 之后，檢出率大幅提升，不但漏檢率為零，誤判率更低于 0.3％。
臺(tái)達(dá)指出，工業(yè) 4.0 強(qiáng)調(diào)產(chǎn)線彈性化與快速自主學(xué)習(xí)，DAVS 通過人工智能與 AOI 的結(jié)合，以深度學(xué)習(xí)解決了現(xiàn)在 AOI 系統(tǒng)難以檢測的產(chǎn)品瑕疵，同時(shí)讓漏檢率趨近于零，達(dá)到超高檢出率需求，藉此提升出貨產(chǎn)品質(zhì)量。
此外 DAVS 容易安裝的特色，可讓檢控設(shè)備建置在產(chǎn)線中的每一個(gè)重要環(huán)節(jié)，一旦制造過程中出現(xiàn)錯(cuò)誤，系統(tǒng)就可立即提醒改善，避免將錯(cuò)誤累積到最后檢測端，造成更大的成本浪費(fèi)，也由于 DAVS 可大幅減少人力與管理成本，其投資可在 0.8～1.5 年之間回收。臺(tái)達(dá)以自身打造AOI設(shè)備的扎實(shí)經(jīng)驗(yàn)，建議制造業(yè)者可依自身需求，于AOI設(shè)備加裝建置便利的人工智能視覺檢測系統(tǒng)，向智能制造更邁近一步。