分类/型态：元件与模组

物主/业主：工研院

物品编号：无

发表日期：2020.06

本次介绍的产品是一个AI检测模组，能够用在非常复杂的螺旋切齿齿轮检测上，它就是工研院所研发的「齿轮AI智慧检测模组」。

图一 : 工研院研发的「齿轮AI智慧检测模组」

我们都知道，传统上要检测齿轮的加工良劣和瑕疵，绝大多数是仰赖人力，尤其是经验老到的师傅。但随着人力的凋零和工件加工的复杂度提升，检测这些品项就需要透过自动化的方式来进行。所以在这个背景下，工研院就研发出了这个「齿轮AI智慧检测模组」。

这个模组其实也发表了一阵子，并不算新，但是随着电动车趋势的全面来临，齿轮自动化检测的需求更加的迫切，因此我们也就来深入介绍一下这个产品。

首先，这个模组的基本架构共有两大单元，第一个就是结合机器视觉与深度学习的AI+AOI的一个边缘运算单元，也就是最主要具备AI影像处理与分析的部件；另一个，则是多视角的光源布局单元，它可以根据不同齿轮与外观，来调整相机跟打光的角度，提升检测的准确性。

除了现场的AI检测边缘运算之外，它也能外接到嵌入的工业电脑或云端运算来做增强运算，提升检测的速度，或者结合5G来做即时制程的回??，变成更全面、也更大规模的产线制程检测。

而这个检测模组也有几个基本的技术规格，包含采用刚刚说到的多视角光源布局取像架构、AI+AO智慧检测运算技术。而它的主要检测规格是直径65到200 mm，可以支援云端AI模型标注与训练，最大的特色就是可以检测撞伤、崩齿、黑皮等瑕疵。至於检测的瑕疵尺寸范围? 0.1 mm x 0.1mm（於瑕疵对比> 50），检测速度则为? 30sec/颗，也支援多种型号切换功能和单双层齿轮检测。

这个模组系统最大的特色，就是它是台湾首创3D螺旋切齿齿轮检测机，可检测黑皮、撞伤与崩齿等瑕疵。那为什麽它可以做到这些功能，主要就是透过三大技术来达成。

图二 : 齿轮AI检测模组的架构图

第一个，就是多视角仿生式光源布局取像，它运用动态调变光源技术，根据不同的齿轮与外观，去调整相机跟打光的角度，减少取图时产生反光的问题，解决齿轮上黑皮、撞伤、瑕疵等不易发现的问题；第二个是采用AI影像处理技术，它能够增强黑皮、撞伤、瑕疵等影像的特徵、降低杂讯影响，并透过空间域撷取局部解析特徵，以获得大范围特徵，搭配时频域分析後之特徵强化影像，再进行复合域CNN架构，建立齿轮瑕疵检测模型，相对降低运算量、缩短训练时间。

第三个是制程可视化与适配最隹化，能将间隙值相近的齿轮先做分类，对不同公差值的零件进行最隹化匹配，提供组装公差分析与最隹化适配建议，减少不合的状况，缩短组配时间与工件加工成本。

而透过这些技术能够达成什麽效果呢？根据工研院的实际导入成果，它能够减少80%以上的人力来肉眼寻找瑕疵，同时也能提升25%的准确率。简单来说，就是大幅的减少检测人力，同时也一定程度的提升检测的准确率。

至於它能用在哪些地方？目前很大的一个趋势就是电动车的齿轮检测，因为电动车对於齿轮的加工品质十分的注重，相对在检测上的性能要求也就很高，因此这个AI检测系统就非常适合电动车的齿轮供应商采用。而除了电动车之外，其实所有的复杂多层的齿轮产品也都适用，所以凡是有在制造先进齿轮产品的业者也可以可虑导入。

CTIMES 五项评比人文科技指标：★★★

名称：工研院「齿轮AI智慧检测模组」

评比：

1.创新指标：3

2.精进品质：3

3.环保意识：2

4.人文关怀：5

5.服务评价：2

编辑评语

超精密齿轮加工制造已是机械产业的显学，不仅电动车有强大的需求，在节能减碳的趋势之下，高效、多工、低噪音的特性也将会成为所有传动应用的标配。因此，寻求自动化、智慧化的齿轮检测方案就变成此一产业的刚性需求。而工研院所研发的AI齿轮检测方案正好可以满足此一趋势，其从实际施作经验所设计的检测架构，以及导入机器学习的功能，能实际解决产业的痛点，剩下的就是如何将其方案更密切的与业者配合，早日迎来全面落地的一天。

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