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机械资讯 771期

深耕电脑视觉26年
由自动化光学检测(AOI)迈向智慧检测(SI)的产业升级之路

文/智泰科技股份有限公司

深度学习开启智慧检测的新纪元

智泰科技股份有限公司(简称智泰科技)深耕电脑视觉已达26年,近年随着科技进步导入人工智慧(AI),透过AI辅助自动化光学检测(AOI),从过往的AOI检测迈入智慧检测(Smart Inspection, SI)时代,让产业大幅提升品质管控并增加全球竞争力。人工智慧发展至今已迈入65年,近年更因图像处理器(GPU)技术快速发展,机器学习(machine learning)的想法大量被提出,其中深度学习(deep learning)在此成为非常重要的角色。
深度学习是机器学习中一种基于对资料进行表征学习的演算法。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效演算法来替代手工取得特征,能够解决更复杂、更抽象的分类和识别。至今已有数种深度学习框架,如深度神经网路、卷积神经网路和深度置信网路和回圈神经网路已被应用在电脑视觉、语音辨识、自然语言处理、音讯辨识与生物资讯学等领域并取得了极好的效果。
自网际网路和各式行动装置普及后,每天都有超过一百万TB的数位资料产生,其中有一大部份是数位影像资料。大量的数位影像资料如果经过适当的自动化处理、抽取出其中的资讯,就能成为贴心的服务、发挥出数位资讯惊人的妙用。影像辨识领域也是近年来深度学习最蓬勃发展的一块,举凡智慧家居、无人驾驶车(Self-Driving Car)、生产瑕疵品检测、安防监控、医疗影像等应用,都和深度学习中的影像辨识技术息息相关。
AOI加上AI在检测技术上较AOI更具有下列优势:1.可检测背景复杂之样品,并精准分割瑕疵。2.藉由深度学习的适应性可抵抗环境变异。3.彩图检测,可检测须由颜色识别的瑕疵。4.使用显示晶片加速,大幅缩短检测时间。5.透过神经网路学习,减少调机时间成本。

机器视觉为自动化光学检测奠定基础

在机器视觉出现前,产业为严格控管产品品质,需要招募与训练大量员工以维持产品品质,但由于员工难免会受到心情、时间、体力及年龄的影响,进而无法达到全检需求。随着科技日趋进步,机器视觉(Machine Vision,MV)为协助企业提升检测品质而产生,所谓的机器视觉就是配备有感测视觉仪器(如自动对焦相机或感测器)的检测机器,也就是运用电脑实现人的视觉功能。机器视觉系统主要由获取图像、处理及分析图像与输出或显示组成,其中光学检测仪器占机器视觉的比重非常高,藉此可用于检测出各种产品的缺陷,或者用与判断并选择出物体等,应用在自动化生产线上对物料进行校准与定位,能用于工厂自动化检测及机器人产业等。
自动光学检查(Automated Optical Inspection,AOI),是高速高精度光学影像检测系统,运用机器视觉做为检测标准技术,作为改良传统上以人力使用光学仪器进行检测的缺点,应用层面包括:研发、制造品管,以至国防、民生、医疗、环保、电力……等领域。
自动光学检查是工业制程中常见的代表性手法,利用光学仪器取得成品的表面状态,再运用电脑影像处理技术来检出异物或图案异常等瑕疵,因为是非接触式检查,所以可在中间工程检查半成品。自动光学检查主要擅长高精度量测、影像强化与抗噪处理、条码定位与辨识及简易规则检测。

复杂瑕疵-AOI难以跨越的难关

随着终端客户对于产品需求从多量少样到少量多样,瑕疵种类也日趋变得复杂,过往的机器视觉技术已逐渐无法应付复杂的瑕疵检测。现今许多企业仍仰赖自动光学检查设备进行产品检测,然而在复杂且多变的瑕疵环境,自动光学检查反倒曝露其自身缺点,1.经由传统影像处理限制,导致过杀、2.检测数据需固定,因此无法抵抗环境变异、3.检测图像需转换为黑白,无法利用色差检测、4.主要以中央处理器运算,检测时间过长及5.无法自主学习,导致调机时间过长。企业为维持竞争力,因此不断增加招募及培训成本,但仍无法有效降低客诉及检验时间成本,进而影响企业商誉及获利能力,最终仍导致企业竞争力降低。

深度学习带来的曙光

图像辨识在深度学习中算是发展较早的领域,图像辨识着重在抽取该物件所要表达之主要特征值,由深度学习中的类神经网路进行训练以学习如何撷取图像主要特征值,进而产出所期望之结果。人工部分仅在于需要专注在图样标记、搜集图像及影像的前处理即可。因此深度学习可克服自动光学检测问题,能有效处理高复杂性瑕疵检测、能针对复杂瑕疵或物件进行分类、侦测及分割、能在各式环境下进行检测与处理特殊纹理检测。

深度学习与机器视觉的结合

智泰科技投入大量心力自行开发出AI图像检测软体(VisLab)与AI影像检测模组(VisCam),主要就是结合深度学习与机器视觉的共同优点,从自动光学检测提升至智慧眼检测(Smart Inspection,SI),让企业产品检测能力再次提升,并增加国际竞争力。智泰VisLab系针对未学习过AI程式语言或资料库的人们所设计,经由可视化及一键式的操作方式复制公司资深检测人员的多年经验,让企业建置属于自己的AI模型。VisLab设计图像分类、目标检测及影像分割三大检测功能,图像分类主要系在最短时间精准分析影像所属类别,目标检测系能快速、精准定位待测物或瑕疵的位置、大小与数量,影像分割系绘制侦测目标或瑕疵轮廓进而分类及计算面积。每项功能也各自拥有训练、标记及验证工具,让企业建置AI模型时能确认AI模型是否符合需求。智泰VisCam系结合过去26年AOI技术经验与AI技术而成,VisCam具备四大功能,1.专属AI智慧相机、2.布署VisLab、3.即时侦测及4.资料搜集管理,进而支援深度学习模型在VisLab中接续学习。目前VisCam具有工业与教育两大应用领域,智泰科技分别针对不同应用端量身订做了检测软体,并且提供各种硬体搭配套餐供使用者做选择,完美契合其应用需求。

智慧检测的下一步

目前多数工厂生产品质管理方式仍为处于聘雇大量品管人员进行抽检,随着近年来客户端对产品的品质需求日趋严格,为此供应端聘雇更多检测人员以达成客户要求,但却仍无法减少瑕疵品流出至客户端,因此常造成客诉、退货或折让情形。其原因主要可归类为1.检测人员会经随工作时间、心情或个人因素引响检测品质、2.瑕疵种类过多让客户端与供应端对于瑕疵的定义并未明确规范,导致日后验收纠纷、3.工厂检验后未针对产品做纪录,无法有效纪录与追踪产品,发生纠纷时无法提供即时且有效的证据。
智泰科技深知品管对买卖双方的重要性,为此建置AI生产履历管理(AI production Traceability Management,AI-PTM)。透过智泰科技的SI-EYE系列产品,为买卖双方建立共同标准、共同手法、共同设备及共同资讯,让源头能有效控管产品品质,透过AOI及AI技术以图像方式纪录每件产品,不仅能落实24小时全检、追溯各产品生产纪录、协助买卖双方针对有问题产品自行进行复判,且经由资料累积提升AI检测能力,将有效减少客诉时间、退货、聘雇、培训与仓储等成本,并可大幅提升企业生产品质及企业形象。
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