【109年 解決方案】 AI助攻，AOI檢測漏檢率達0.1% 超過人工10倍
30你知道小小一顆高爾夫球有高達28個瑕疵檢測嗎？用人工一小時看500顆球，若用AI來檢測瑕疵，一小時可以檢測6,000顆球。慧穩科技所研發的AOI自動化光學檢測技術，可以達到0.1%的漏檢率，高出人眼達10倍之多。除了高爾夫球產業外，慧穩科技AOI檢測也將導入紡織業等產業。
慧穩科技創辦人兼總經理林耿呈是鑽研人工智慧(AI)的專家，早在2013年間，就感受到深度學習(Deep Learning，DL)和AI影像辨識的未來性與爆發力。而AOI一直以來是製造業的強烈需求，主要能夠替業主提高產品的品質，讓交出貨的品質可以穩定，另外可以把AOI檢測的結果數據來改善製程，讓製程改善可以進入正循環，進一步節省成本。
由於人眼有疲憊與標準不一等不可控因素，導致檢測遭遇瓶頸，人眼經過訓練的漏檢率極限大約在1~2%，且每下愈況，檢測情況會越來越差，AOI是一個穩定且可大量檢測的設備，慧穩科技可達到0.1%的漏檢率，是人眼的10倍之多，相當於檢出率達99.9%。當然，AOI也會造成5%-10%的過檢率，再透過人力針對過檢進行篩選既可。有AOI輔助，可減輕品檢的負擔，相對省下不少工時。
AOI檢測高爾夫球瑕疵 一小時檢測能量成長12倍
慧穩科技AOI技術第一個試金石是高爾夫球。高爾夫球球面凹凸不平，是高反光產品，過往仰賴人工一一檢測瑕疵，一顆小小的高爾夫球有高達28個瑕疵，一個小時能檢測500顆。國內高爾夫球大廠為了符合日本客戶的需求，在兩年前導入AOI檢測，透過AOI高速高精度光學影像檢測系統結合AI深度學習影像辨識技術，進行高爾夫球表面瑕疵檢測，進出料全面自動化，以取代人工辨識漏檢問題，並可即時記錄瑕疵狀況並回報，每年每台可檢測20萬打高爾夫球，大大提升客戶的滿意度。但是，這一步，慧穩科技足足走了兩年多……。
▲高爾夫球AOI辨識技術畫面
▲高爾夫球AOI辨識，28個球面瑕疵無所遁形
林耿呈表示，從資料評估與諮詢開始，接著是資料整理與標記、AI演算法挑選驗證及AI訓練服務，高爾夫球資料相當於從零開始一筆一筆累積下來，所幸，高爾夫球廠商全力配合，才終於開花結果。AOI檢測高爾夫球瑕疵，一般用人工一小時看500顆球，若用AI來檢測，一小時可以檢測6,000顆球，成效高達12倍之多。
跟其他公司不同，林耿呈認為AI需要深耕Domain把專業的資料給磨出來，唯有這些Domain的資料才能讓AI做得很好，所以公司是從專案接案開始走起，非一開始就設定一個AI的產品，因為，沒有好的資料或專注的領域，有再好的演算法都無法成就AI，慧穩科技這幾年將專案的經驗累積，漸漸發展出產品，除了專注在Domain資料外，慧穩也提供最新AI演算法給客戶，與客戶共同成長，因此，不同於對外募資，慧穩的投資人就是客戶或是合作夥伴，形成更緊密的合作關係。
評估期到正式上線 AI導入需要六大階段
慧穩科技承接的專案，都會分成幾個階段：1.評估期、2.前期驗證(POC)期、3.收集資料期、4.反覆驗證期、5.AI正循環期、6.正式上線。評估期是將需求端的Domain狀況先期的了解與評估，接下來會進行POC的驗證，經過POC後將會大量的收集資料，進入反覆的驗證階段，最後讓AI進入到正循環的階段，達到一定的效用後，即可正式上線。一般來說，一個案子需要磨個半年至一年的時間。但以比較熟悉的PCB AOI專案，則直接跳過前兩個階段，從收集資料開始做起，時間也相對縮短許多。
「無論這個案子或其他案子都會遇到的共同問題，客戶都會問說，資料要多少才夠，AI何時才會學會？」面對諸如此類的問題，林耿呈指出，這些問題產生的原因是：1. 深度學習技術上不可解釋，因為它是個黑盒子；2. AI技術上普遍客戶都沒有相對的概念。因此，公司必須耐心地去反覆驗證資料，找出AI所需要的資料，進行累積與測試，把所有的Domain狀況一一釐清與解決，這是非常需要時間與耐心。
在AI導入的過程中，客戶對於AI高度期待，認為只要結合AI服務，就可以立即取代人力，林耿呈指出，其實不然，實際上AI的價值是透過累積大量高品質資料後，轉換與分析並建立AI訓練與驗證模型，才能完整解決人工所產生的問題。
目前除了高爾夫球的檢測外，慧穩科技正針對紡織業的布料與鞋帶等等用品進行導入，亦有許多行業都有透過慧穩進行POC，如半導體業、PCB業與其他傳產等。
▲AOI布料瑕疵檢測，上圖為導入AOI檢測前，下圖為導入AOI檢測後
林耿呈指出，在創業的過程中，最困難的是人才的培育與客戶的認知，客戶通常比較講求快速看到成效，殊不知，AI的導入需要資料的累積與反覆驗證，這些過程沒有半年以上無法顯現成果。
受到新冠病毒肺炎衝擊，製造業供應鏈全球化、集中化的趨勢已經被打破，取代而起的是「短區域」的供應鏈，也就是說，小而美的工廠將遍地開花，是否也為AOI帶來新的商機？林耿呈表示，高度自動化對於AI自動檢測的確帶來商機，然而，相對資本投入較高，包括自動化設備、主機、GPU及足夠的AI維運人才等，都非中小企業或小工廠負擔的起，需要靠政府資金、資源投入，才有辦法順利轉型。
