搜尋

會員登入

搜尋

導覽

會員
廣告
廣告

機器視覺+AI 檢測流程更具智慧

瀏覽次數:7576

人工智慧(AI)是近年來全球IT產業最熱門的技術,與過去幾次不同,這次AI浪潮在啟動前,物聯網與工業4.0已經在市場上運作多時,在此態勢下,AI與這兩者概念迅速結合,而其中製造系統又是合作最明顯的案例,尤其是製造系統應用自動化技術已有相當長的時間,許多技術的發展根基相當深厚,這些技術與AI結合後,延伸出相當多創意與實用價值並俱的應用,機器視覺就是一例。

透過AI的加持,3D機器視覺將具有人腦的特定功能,可執行更高精度、更複雜任務,包括取代過去長期由人工負責的品檢以及肉眼無法檢測的細節,大幅提升工廠生產品質與產線效率,對製造業來說,傳統的品檢方式是利用大量人工以肉眼來檢查,但往往會面臨人力不足、人工成本高漲,或人眼疲勞導致檢測品質不一,以及部分瑕疵根本無法用肉眼檢測出來,而3D視覺的優勢在於大量檢視的速度與精準度,同時可以檢查2D視覺或肉眼無法做到的事情,達到高速、全面品檢的目標。

未來智慧製造系統可進一步讓AI來教導學習,當智慧影像技術導入製造業製程檢測,AI軟體會運用這些影像資料,自我學習產品的良品與不良品特徵,並根據分析結果,快速分辨良品與不良品,無需像傳統AOI需耗時編寫演算法。

業界人士指出,AI是機器人快速進化的重要工具,其優勢在於辨識力精準、速度快,且能快速學習,這種效率與品質兼具的工作表現,在許多場合都明顯超越人力,利用AI做機器人的教導、深度學習與辨識取放,將使電腦快速學會自我學習,這些技術在製造領域的成果仍屬起步階段,在部分製造業將會有先行導入,進而拓展到其他領域。

稀土棋局下的台灣解方:從供應鏈韌性看關鍵礦物合作新契機
特別企劃半導體

稀土棋局下的台灣解方:從供應鏈韌性看關鍵礦物合作新契機

稀土與關鍵礦物已成全球科技競爭與經濟安全的重要戰略資源。面對供應鏈高度集中與地緣風險升高,台灣如何透過國際合作、技術替代、戰略儲備與城市採礦,建立自主且具韌性的關鍵礦物供應體系?

稀土與關鍵礦物已成全球科技競爭與經濟安全的重要戰略資源。面對供應鏈高度集中與地緣風險升高,台灣如何透過國際合作、技術替代、戰略儲備與城市採礦,建立自主且具韌性的關鍵礦物供應體系?