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【109年 應用案例】 AI地址解析,查找坐標不再鬼打牆

賦予地址空間坐標,協助推動「資料開放」政策

近年來政府推動「開放資料」,希望藉由資料的開放,促使跨機關資料流通,提升施政效能,滿足民眾需求,以強化民眾監督政府的力量。其中,交通資料與生活密不可分,但來源多是民眾通報的事故資料,在描述地址位置時,常以所在地的明顯目標物或門牌地址做通報;也曾有民眾反應警廣的路況報導,都沒有實際坐標。將這些原先不具空間屬性的地址,帶入地理坐標的資訊,是邁向「智慧空間決策」的途徑之一。

然而,未結構化的地址,若無人工介入處理,改善各門牌地址規格不一的情形,定位的正確率並不高,需要提升資料品質、加強資料可用性,才能創造開放資料應用的可能性,進一步協助政策推廣,並廣泛應用至休閒旅遊、求職及就業、出生及收養等各個不同領域中。

地址無嚴格規範且書寫方式不一,造成定位精確度低

Address Locator為崧旭資訊股份有限公司與研鼎智能股份有限公司GOLiFE與共同開發的「單機版門牌地址定位軟體」,提供單筆或批次地址定位的服務,為了賦予門牌地址空間屬性資料,Address Locator核心技術是以「地址解析」(Parse) 及「地址定位」(Locate) 兩階段進行門牌對位處理。首先,「地址解析」階段將擬定位門牌,依地址中行政區域階層關鍵字:縣市、鄉鎮市區、村里、路街段、巷、弄、號,拆解門牌結構;接著,「地址定位」則將前述拆分後門牌與母體地址匹配,取得定位層級及對應坐標。

然而,實際導入業務的過程中,由於門牌地址來源由不同主管機關各自維護,缺乏一致性標準,常見問題包括:包含特殊字(桃園市觀音區樹林里經建四路2之25及2之26號)、行政區缺漏(基隆市信一路28號)、重複行政階層關鍵字(桃園市平鎮區雙連里民族路雙連二段118巷12號12號)、特殊路街段巷弄(無行政區階層關鍵字)、門牌中文數字與阿拉伯數字規格不一、非現況地址等,地址型態複雜,地址精確拆分不易。

建立地址斷詞模型,成功精準定位!

為有效處理各式雜亂的門牌樣態,解決現有Address Locator地址定位上的困難,導入AI及自然語言處理技術的「地址正規化」及「中文斷詞工具」優化現有門牌地址定位能力。其中「地址正規化」處理地址關鍵字缺漏、異體字、行政區缺漏等問題;而「中文斷詞工具」則協助解決特殊地址樣態造成的「拆分錯誤」,避免出現無法成功定位的問題。

透過AI斷詞技術成功解析地址

▲透過AI斷詞技術成功解析地址

過去在處理地址定位服務時,仍需人工進行資料規格調整的前處理,故多未單以產品的方式銷售,而是涵蓋在專案計畫中,提供門牌地址定位服務。而在導入地址正規化與AI斷詞技術後,已成為一個完整的產品,大幅降低使用者人為調整的時間,並達到預期的定位精準度,且AI加值後的Address Locator地址定位軟體,已於崧旭資訊股份有限公司網站上進行產品介紹及正式上架。

經過四個月的測試與修正,AI技術成功導入原有地址定位產品中,從斷詞工具的選擇、語料的建立、模型訓練並與產品功能介接,再以完整的驗測規劃,蒐集「政府資料開放平台」與「台中市政府資料開放平台」,共62個資料集、30萬餘筆地址,完全比對率達90.08%,模糊比對率高達98%,在比對率及處理時間上都大幅優於原產品!

為推廣AI技術應用於資訊服務領域,將AI加值後的門牌地址定位服務,作為新的解決方案,並於崧旭公司網站中上架宣傳;從產品功能開始介紹,說明地址正規化方式及地址定位功能;接著,引導潛在客戶想像可以適用的情境包括:決策分析、精準行銷及其他應用,產品將協助不同領域的資料,透過門牌定位賦予空間資訊,進入二維空間探索資料的脈絡與趨勢。

門牌地址定位解決方案

▲門牌地址定位解決方案

賦予景點、交叉路口及興趣點空間坐標

成功開發AI加值產品再導入致力於國內智慧型交通運輸系統類型的公司過程中發現,雖能有效解決門牌地址定位的問題,但也發現實務上關於空間資訊的描述,除門牌地址外,也包括交叉路口、興趣點及地景描述等資料樣態,為了擴大AI應用的面向,「實體識別」將成為重要的後續應用,並不僅止於門牌地址定位,在資訊轟炸的時代,資料蒐集並不是難事,如何從資料中篩選出感興趣的關鍵詞才是關鍵,未來也將朝這個方向繼續發展AI技術的資訊應用服務,期能更優化此產品,創造更多商機!

推薦案例

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測試座接觸元件 AI 智能瑕疵檢測

在 5G、AIOT、汽車電子等下游發展迅速,全產業鏈有望受益於此消費市場。在產品需求動能逐漸增加的情況之下,提高生產效率與降低作業成本成為最重要的課題。為符合客戶各封裝產品類型的需求,穎崴科技一直致力於研發高度客製化測試座,但衍伸的作業痛點則是無法大批量與機台全自動化的作業,部分作業仍需依賴人工執行。 在本案 2021 年時測試座探針部分是委外製造,對現行與未來的大量需求下工時、成本、供給、品質是穎崴需面臨的課題。nbsp因探針的體積較小且材質屬於金屬類型,在現行人力目檢下需花上較多的時間調整焦距、亮度等以確保能看得清晰並判斷,而判斷標準會因人而異,容易因主觀意識或人員目檢疲勞產生誤判、作業疏失,導致不良品未檢出、流入客戶端手中,使客戶使用本公司的測試座產生誤判結果,導致客戶產品功能失效等問題,進而影響本公司的商譽。 本公司在接觸元件檢測良率為 9995,看似高良率,但以一個品檢人員平均一天能檢測 1 萬根針,不良品就有 5 根針,在僅 3 公分長寬的測試座上約有 1 千根針,只要有一根不良針可能導致客戶端測試不良。因現有作業模式為人力目檢,當外在因子若為人員疲勞,人員作業疏失,人員非量化判定即有可能造成不良品流出,因此接觸元件的品質必須嚴格把關。 nbsp曾尋求以光學檢測Rule-based進行外觀品質控管,但接觸元件材質為金屬製,對光線會產生射散、背景雜訊干涉、背景刮痕、材質等因素可能造成誤判,因而找到在 AI 技術方面的資服業者來解決我們的檢測難處。 開發 AOI 專用線掃設備 nbsp為了達成本公司 IC 測試座內動輒數千上萬支探針檢測需求,若以傳統面型取像與逐針取像,勢必因取像速度慢無法達到快速檢測以及節約人力的目標。針對此點,資服業者提出可試用 AOI 專用線掃模組方案,以 X 軸 63mm 為面寬,往復掃描測試座上的所有探針,經測試可一次掃描 89 支探針如下圖,大幅提升未來 AOI 機台的檢測效率。nbsp本案將進行上述創新的概念驗證POC,重點於線掃描設備的開發,針對本公司所提供的正常與異常探針進行取像、學習、訓練,先以逐針取像,訓練初步 AI 模型為驗證目標,以達初步認可。 本案客製化開發的線掃描取像模組 未來理想取像結果示意圖 以單一 AI 技術方案解決量檢測需求 nbsp統一以 AI DL CNN 學習方式,取代現行 Rule based 需逐一定義瑕疵,為滿足磨耗的量測需求與缺損異物的外觀瑕疵檢測需求,如機台同時採用採量測檢測兩套技術,除了成本增加外,亦影響檢測速度,則資服業者建議以線掃描設備取像,其解析度足以由 AI 同時判定外觀瑕疵及以大小圓點判斷針頂磨耗狀況,詳如下圖。 以線掃描像素方式,呈現針頂磨耗情形 nbsp依此 AI 檢測技術能符合穎崴的量測與檢測兩項需求,不僅在未來探針檢測上帶來更多的效益,也在 AI 技術方面帶來創新主軸。 改變人檢方式,提升工作效率與產品品質 經以上述硬軟雙劍合璧後線掃描硬體AI 軟體模式訓練,成功挑戰了 AOI 新興檢測應用,經本案 AI 落地 POC 驗證後,包含客製化線掃描模組及初步 AI 模型開發、驗證,計畫明年正式開發 AOI 機台,並導入 IC 測試座生產線。 未來展望 IC 測試座上游探針業者及下游 IC 廠使用者對 AOI 檢測機台均有需求,上游可確保探針出廠品質,下游使用者則可利用本機台定期檢測手中諸多 IC 測試座使用狀況,對未來需求勢必殷切,故本計畫 AOI 機台對 IC 測試產業於可見的未來必將造成極為正面的影響。

【解決方案】優式AI智能割草機器人 搶攻高爾夫藍海市場
優式AI智能割草機器人 搶攻高爾夫藍海市場

一台看似掃地機器人的AI智能割草機器人,在面積達30公頃的高爾夫球場草坪上來回穿梭進行除草工作。這是由國人自主研發與設計的AI智能割草機器人,此種機型搭載全球首創電子圍籬定位技術,可利用高精準定位的GPS功能結合雲端AI計算最割草路徑,已計畫搶攻高爾夫球藍海市場。 這款AI智能割草機器人由成立於2019年的台灣新創公司優式機器人進行研發,優式機器人總經理陳招成曾擔任台灣前5大ODM科技公司的執行副總經理,擅長軟硬整合工作。在他擔任服務型機器人聯盟總召集人時,就深知在少子化、人力漸趨吃緊的情況下,服務型機器人勢必成為高度成長的產業。 新需求》園藝市場規模大 剛性需求殷切 「發展服務型機器人核心技術,一定要找到剛性需求,綜觀歐美國家,人工短缺,然園藝需求增加,園藝工長年短缺7-10」,在此「剛性需求」強烈的情況下,陳招成成立優式機器人公司,第一個產品就是研發AI智能割草機器人。 以國外來說,美國是全球最大的園藝市場,佔全球產值高達30-40,估計約有100萬名園藝工,然近年來皆處於7-10的缺工狀態,遲遲無法改善。主要缺工原因為:人口老化,加上園藝工作靠勞力工作吃重,年輕人不想做。而不像在台灣,歐美國家對於草坪維護十分重視,並明文規定不除草,將觸犯法規予以重罰,因此,AI智能割草機器人的市場發展潛力相當大。 藉由AI多裝置智慧協作割草感測技術的導入,期望減少場務人員整理球場之負擔 優式機器人所開發的AI智能割草機器人已研發至第二代,包括國內大學院校及知名美術館使用最新機型M1,同時也在美國包括一些全球知名的高科技公司,及知名的大學院校等實際場域中運行,正進行後續商務合作的洽談中。 優式機器人表示,目前使用的專業RTK系統,可以將原本GPS定位的誤差從數十公尺縮小到2公分左右,讓機器人在戶外也可以精準的移動。簡單設定邊界後,便能透過APP輕鬆地進行作業。 新應用》導入高爾夫球場 解決人力老化及短缺問題 陳招成進一步說明,國土測繪局是RTK的服務商,RTK將定位點的誤差參考圖提供出來,優式機器人透過4G上網,即可抓取特定位置的定位誤差值。再透過優式機器人的AI演算法,將原本一般GPS 10-20公尺誤差值縮短到2公分。定位好之後,優式機器人再運用六軸加速器定位、陀螺儀、輪子的輪差等感測裝置導入,進行軟硬整合工程,搭配輪子的運動模式和地形的契合,才能達到精準的除草路徑規劃。 這款寬度62公分、長度84公分、高度 46公分,重量只有25公斤的智能割草機器人可以在雲端將割草邊界設定完成,可以透過設定避掉水池與沙坑,用AI演算法自動計算出最佳路徑,一小時可除草面積大約是150坪,電池可以連續使用6小時以上,電池續航力是目前全球最高。 除了一般園藝公司外,在經濟部工業局AI計畫團隊的協助下,將優式機器人的AI智能割草機器人導入高爾夫球場的割草應用。 位於台中市太平區的知名高爾夫球場現有場務人員5人,負責整個球場30公頃的草坪、植栽維護、及其他景觀維護工作。但因場務人員平均年齡高達55歲,且長期無法招募到新的場務人員,針對場務人員的老年化及人力的短缺,希望能尋求AI科技的導入來減緩衝擊,因此藉由AI多裝置智慧協作割草感測技術的導入,期望減少場務人員整理球場之負擔。 新挑戰》因應草種不同 需藉由專家系統克服困難 「這款AI智能割草機器人具備低噪音、低汙染、低人力成本及防水、防盜等配置,在割草的過程中,能透過超音波感測器辨識避開障礙物,並同時保持除草品質,維持美觀一致的割草長度」,陳招成接著表示,高爾夫球最重要的是草紋要漂亮、不能有病蟲害。 根據場勘後發現,高爾夫球場地主要分為果嶺、球道及長草區三大區塊,長草區以現行機器人除草沒有問題,20度以內的斜坡道都能夠克服;球道區的短草只能維持兩公分,草種也不同,需要修改刀盤設計;至於果嶺區的草因為影響到推桿速度,不僅要除草,還要壓草至與地面貼合,草的方向要一致,諸多因素均會影響到果嶺指數,這部分需要更多的研究與測試。 AI智能割草機器人能透過超音波感測器辨識避開障礙物,並同時保持除草品質 AI智慧割草機器人內建攝影鏡頭,可以用來偵測草坪的健康狀態,陳招成表示,未來也將導入專家系統,及早判斷草坪是否有病蟲害或水分足夠與否,將草坪健康數據分析提供給客戶參考,可及早防範與因應,以減少災害損失。 本身也是高爾夫球好手的陳招成表示,台灣高爾夫球發展得很好,然而,受到氣候多雨潮濕、有颱風等天候因素影響,與國外一流球場比較,台灣的高爾夫球場土質偏硬,坑洞較多,若智能割草機器人要普遍導入高爾夫球場仍有許多困難必須克服。但因台灣的困難地形造就很好的試煉場所,一旦台灣能夠克服諸多問題順利導入,就能擴展到海外市場,搶攻新的藍海市場商機。 優式機器人總經理陳招成

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基於人工智慧的PCBA表面瑕疵檢測改善

隨著AOIAI系統的導入,我們將能提高產品良率、降低成本,從業務面來看,更可提高客戶的信任度,增加營業收益。而且AI具有難以被模仿的優勢,並非如其它設備只要花錢就買的到,讓我們的競爭對手難以追上我們。 組弘發展現況 我們致力於IOT智慧製造上,自行開發的系統已有智慧物料系統、環境溫溼度監控系統、防錯料系統、智能採購算料系統、智慧物料盤點系統、錫膏管理系統、生管系統。過去我們曾詢問過其他廠商,有關AI檢驗PCBA表面瑕疵的可能性,每個廠商都希望我們能夠購買其設備,但實際驗證後都無法達到效果,此次與資服業者討論過後,定調為AOIAI的運作模式,方覺得有可行性。 組弘科技投入AOIAI檢測計畫,用於檢查SMT零件上的文字、焊點、極性、缺件hellip等,用AI替代人工來學習AOI檢測後定義為rdquo可能是不良品rdquo的部份,提升人員產值與降低誤判率。 產業痛點 nbspnbspnbsp 台灣缺工情形嚴重,尤其願意從事目視檢查的人更少,而且年齡相對較大,檢查遺漏的狀況越來越嚴重。所以在追求高品質電子產業中,最關鍵的瓶頸已經是生產後的檢查。過去的消費性產品,異常未能被檢出,只要在一定比例下,也可被接受。現在的汽車產業如果有不良未被檢出,即有可能造成人員死亡,所以汽車產業對於品質的要求極高。要想在汽車產業的供應鏈中生存,就必須解決異常無法被檢出的問題。 nbspnbspnbsp 而且隨著台灣工資越來越高,只能設法以AI技術,取代傳統人力,否則就算解決了異常流出,但相對高的人力成本依然無法在此產業中競爭。 應用技術與說明 nbspnbspnbsp 原本過程圖一,PCB從出來Reflow後,會經過AOI檢測,分出「疑似不良品」與良品,這時「疑似不良品」的部分約為20,再由人工針對這20的部分來做複判,再將「疑似不良品」的部分區分為良品與不良品。 nbspnbspnbsp 我們想要藉由AI的技術,將原本由人工複判這20的「疑似不良品」改由AI來做,複判出來一樣會有良品與「疑似不良品」,結果一樣會有「良品」與「疑似不良品」的產生,但此時「疑似不良品」約只剩下3,也就是說組弘作業人員的工作量會從20降到只有3。理論上是AOI檢查完後,再由AI來做複判,但從表面看起來似乎只有經過AOI而已,所以我們才將這個技術稱之為A0IAI檢測圖二。 原本AOI檢測過程 操作員將待測PCB板放入AOI檢測設備,輸出AOI 檢測不良品資訊,再經由人工逐一覆判是否為不良品。 AOIAI檢測過程 操作員將待測PCB板放入AOI檢測設備,輸出AOI檢測不良品資訊後, 進由AI先進行AOI檢測不良品的覆判,輸出AI檢測不良資訊後, 再經由人工逐一覆判是否為不良品。 流程差異 nbspnbspnbsp 藉由AOIAI系統的導入,我們除了能夠提升目視檢查人員的效率與良率外,我們有了這次AI的導入經驗,以後也可將AI與大數據的運用加入到組弘原有的智慧製造系統,使我們的智慧製造系統的效能更提升,更進一步的減輕員工的工作壓力。 導入前後差異說明 推廣策略 1nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 同領域擴散:所有SMT製造業皆會遇到檢查瓶頸導致延誤出貨的狀況,導入此系統可解決目前缺工嚴重問題並提升出貨速度與品質,自行向客戶推廣或透過設備商銷售給相關需求者。 2nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 異業擴散規劃:與AOI製造商洽談直接將AI系統掛在AOI系統內,增加其市場競爭力。 nbsp 獲利策略 1nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 與AOI製造商合作收取授權金。 2nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 與SMT製造業直接銷售AI系統。 3nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 提供SMT製造業AOIAI系統訂閱制