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【109年 應用案例】 運用深度學習的AI檢測系統,只要0.5秒就能對不規則多邊形體瑕疵做出檢測!

傳統製造業採人工目視檢測產品,品質良率缺乏穩定性

傳統製造業所生產的產品,「品質良率的優劣」是至關重要的議題,也是客戶業務要求的決定因素。近年來雖已有許多AOI視覺檢測輔助系統,但在自動化導入檢測系統時,仍有多項限制條件無法克服。

例如:少量多樣的產品外觀、無法標準化的不規則多邊形產品尺寸、因光線不同角度暈射之玻璃或金屬產品等,不易以AOI視覺檢測來輔助產品良率的過濾,所以仍有許多傳統製造業採用人工目視檢測產品的品管流水線。

人工檢測耗力耗時,國外解決方案昂貴

國內某模型新創製作公司,因常有客製化少量多樣的產品需要製造,雖有國外進口百萬級模具設備,但在產品外觀品質檢測的部份仍多用人工目視檢測,每位員工的測試標準不一,且為了正確完整的檢視產品的外觀,每個人所花費檢視的時間也不容易控制,往往同一個產品需要反覆檢視才能確保品質標準之要求,相當耗力耗時,也易受外界環境影響。

模型公司雖曾評估擬改採國外的AOI視覺檢測設備,但一組設備的價格不菲,又只能檢測部份型式的產品參數,且無學習功能以達到多樣化檢測的目標,故仍只能被動維持原方案……

客製化解決方案,大幅提升檢測效率與節省人工成本

為了降低人工作業的誤判率及操作成本,進而提升公司產品競爭力,模型公司尋求五百戶科技有限公司協助,期望透過客製服務,以Deep Learning人工智慧技術導入,改善傳統AOI視覺檢測系統的缺點,增加可用視覺檢測系統之產品面向種類,更精準地提升視覺檢測產品的準確性。

五百戶科技在國立中央大學創新AI研究中心的協助下,依據模型公司提供的五種瑕疵條件定義,如:刮痕、毛屑、白斑、損傷破裂與烤漆不均勻等狀態,先蒐集訓練集資料,再手動加工複製瑕疵條件到產品的其他位置與角度,再接著運用程式產生不同角度、光線變化下的瑕疵圖檔,並進行瑕疵標記。

並使用不同演算法所需的訓練集程式方法,如:VGG、RestNet、Inception、DenseNet、Xception、SqueezeNet、對目標的遷徙學習、分類問題Faster_Rcnn、SSD、Yolo、Mask_Rcnn等物件辨識演算法後,經過精確率與速度的綜合考量下,進而選擇了SSD作為主要核心測試檢驗用的演算法。

再產出該演算法所需要之訓練集格式內容,做為比對模型使用;繼而使用不同的AI框架,如:tensorflow、keras等,都做了實際的驗證測試,並產出驗證測試報告,最後調整出每種產品檢驗時的最佳應用參數,確保檢測準確率達平均95%,檢測時間也由5秒減低至平均0.5秒。

模型公司原製作流程僅於人工檢測完成後,批次加蓋QC合格印章,或挑出有瑕疵之產品。導入此檢測系統後,原流程不變,但加速了人工判斷的時間,並且在過程中錄影存檔作紀錄,若有瑕疵品便會出現紅色警示並記錄成照片,該件商品即被排入瑕疵待檢區,人工檢測後若為合格品即可往下檢測下一產品,大幅提升檢測效率與節省人工成本!

低成本、高效能的AI檢測新選擇!

以機器取代人力的視覺檢測技術,在少量多樣訂單生產、急單和勞動人口短缺情況下,扮演越來越重要的角色。相對國外昂貴的檢測方案,國內能提供相對便宜且客製化之方案,無論是購置成本或檢測效能,都吸引更多業者躍躍欲試,將能有效提升製造業者生產品質之良率,進而提升競爭力。

推薦案例

【導入案例】防患於未然 麗臺科技研發心臟衰竭AI辨識技術可及早發現病徵
防患於未然 麗臺科技研發心臟衰竭AI辨識技術可及早發現病徵

隨著高齡人口增加,伴隨著各種慢性病的發生機率日增,其中,心臟衰竭不僅是隱形殺手,由於心衰疾病的病程非常長,復發機率高,造成醫護人員的負擔加重。然而,利用通過醫療認證之心電心音裝置,搭配心臟衰竭風險AI預測評估及遠距照護系統可輔助診斷幫助醫師做出正確的診斷,以利於後續病患的醫療或轉介。 心臟衰竭病程長 醫療支出是糖尿病5倍 如果你有呼吸易喘,甚至稍微動一下就喘,或是夜晚睡覺的時候,容易從睡夢中驚醒,需要坐起來才會比較舒服,又或是下肢容易有水腫等狀況,甚至合併有焦慮、不安、疲倦、食慾下降hellip等症狀,當心很有可能是心臟衰竭。 根據統計,全球心臟衰竭人口約有6000萬人,每年新增的心臟衰竭人口約500萬人。中國的心血管疾病患者將近29億人口,占城市居民死亡原因第二位;而全中國約有1200萬心臟衰竭病人,佔心臟病死因的59以上。尤其心衰疾病的病程非常長,且復發及再入院率非常高,使得醫療支出的成本是高血壓的2倍、糖尿病的5倍。 根據美國研究統計,心肌梗塞及心臟衰竭病人的30天內死亡率分別為166及111,並且30天內再住院率分別為199及244。心臟衰竭的症狀因為和其他疾病如慢性肺阻塞,氣喘等疾病相似,有185 的誤診率,對於醫療院所而言,是相當棘手的問題。 麗臺科技為顯示卡大廠,2000年起投入醫療及健康照護領域。由於董事長盧崑山曾分別與2011年及2015年兩度心臟病發,因此,麗臺科技專注於健康大數據,自主研發心臟衰竭AI辨識技術,此一AI應用讀取病患的心電圖以及心音圖做出異常檢測以及心臟衰竭的風險預測模型,可及早發現疾病徵兆。 麗臺科技自主研發心臟衰竭AI辨識技術 可預測病史及風險 麗臺自主研發之心臟衰竭AI辨識技術具以下三種判斷功能: 1 心臟衰竭病史之預測 將心電及心音圖資料分類為「具心臟衰竭住院病史」以及「未具心臟衰竭病史」兩類。 2 心臟衰竭風險預測 將心電及心音圖資料給予發生的心臟衰竭風險預測值。 3 心臟衰竭再發生風險預測 針對已有心臟衰竭的患者判讀其心音圖及心音圖,判斷其心衰再發生之風險預測。 麗臺科技表示,心臟衰竭AI辨識技術應用可輔助醫師更有效率且精確的診斷,以利後續病患的醫療或轉介。舉台北榮總研究心臟衰竭的離院病患為例,根據心電心音同軸檢測裝置所計算出的EMAT電機活化期指數與SDI心縮不全指數作為治療指引的病患,會比依據傳統症狀做為治療指引的病患,有更高的存活率,此研究也已刊登於國際心臟權威期刊JACC,獲得國際市場肯定。 系統廠商可將心臟衰竭AI辨識技術作其他加值應用 麗臺科技表示,合作系統廠商可選擇自建心臟衰竭AI風險預測引擎,將自有系統之心電心音圖上傳到麗臺心臟衰竭AI風險預測引擎後,引擎回傳風險預測值,做為系統整合廠商合作廠商的加值應用輸入。 不僅臨床使用 心臟衰竭AI風險預測引擎可延伸居家或工作場與使用 此外,這套系統也可以延伸至其他應用,包括: 一、醫院門診快篩:醫師可使用心電心音記錄器及心臟衰竭AI風險預測模型,在門診、急診進行10秒快速檢測,評估病患心臟病史及心臟衰竭風險。 二、出院風險評估:醫師可使用心電心音記錄器及心臟衰竭AI風險預測模型,評估病患住院期間的心臟衰竭風險,檢測數據可作為出院前的風險評估及預後指標。 三、居家連續照護:病患可使用心電心音記錄器、穿戴心電圖記錄器,透過居家傳輸盒閘道器,在家量測心電心音訊號,並上傳至amor健康雲平台進行心臟衰竭AI風險預測分析。病患可透過APP自主健康管理,檢視歷史生理趨勢;疾病個管師可透過健康管理後台Web管理會員健康。 四、居家康復訓練 病患可配戴健康手環,進行活動、疲勞、循環、睡眠檢測,透過手機APP自主管理健康及觀察心臟衰竭風險,進行運動及康復訓練,幫助身體快速復原。 心臟衰竭AI辨識技術系統可以延伸至員工居家照護等應用。 此外,在工廠或辦公室等場域也可以透過這套系統達到員工健康管理的目標,應用的方向包括: 一、工作場域之作業安全單位:在員工執行工作業務前發給員工穿戴心電圖記錄器。 二、業務執行者生理監測:員工於執行業務或訓練時,配戴穿戴心電圖記錄器之疲勞警示,警示生理狀態是否可繼續執行任務。任務執行段落可使用資料傳輸盒或APP 將生理監測資訊上傳至健康管理平台,並評估作業員工心臟衰竭風險,檢測數據可作為企業資源人力單位做為風險評估及公共安全對應指標。 三、工作場域生理監控中心照護:工作場域的生理監控中心可透過健康雲平台,檢視並記錄員工值情時之歷史生理趨勢。 四、工作場域之護理單位:護理單位在接收生理監控中心指示,可依據值情員工的生理趨勢給予健康管理的建議;護理中心可透過健康管理後台Web管理員工健康。 五、員工可配戴健康手環,進行活動、疲勞、循環、睡眠檢測,透過手機APP自主管理健康及觀察心臟衰竭風險,進行運動及康復訓練,幫助身體快速復原。 工作場域應用心臟衰竭雲端照護及大數據中心示意圖

【導入案例】汙水處理的救星 結合大數據與AI技術打開環保產業另一片天
汙水處理的救星 結合大數據與AI技術打開環保產業另一片天

隨著水資源枯竭與環保需求,汙水處理廠導入AI技術來協助觀測預警的需求日益增加,中欣行的汙水處理結合大數據與AI技術,打開環保產業另一片天,未來除了提升汙水處理產業的科技動能,更能夠推廣到其他類型產業,促進科技與經濟發展。 創立於民國69年的中欣工程行後更名為中欣行股份有限公司,為國內操作維護專業領域最具規模及技術之大型環保公司。中欣行進行的污水下水道系統操作維護工作實績遍佈全台,包括科學園區、工業區、國際航空站、學校、集合式住宅、國家公園及工廠等。 汙水廠導入AI系統 精準縮減加藥時間與降低水質超標罰款風險 中欣行於位於新竹科學園區汙水處理廠導入「AOMBR碳源與曝氣之智能強化控制系統開發」,能精準預測風量控制與縮減加藥時間,降低動輒上百萬的罰款風險。 中欣行表示,因應先進產業蓬勃發展及放流水標準漸趨嚴格,當設備控制失之毫釐,水質將差之千里。 近年污水處理設施多已加入設備自動控制之功能,現場狀況卻常常與學理略有偏差,導致很多情況下良好的處理技術需因地制宜,時時滾動時時調整,方能達到良好的出流水質控制。「放流水的水質越來越好,操作人員壓力只會越來越大。這是中欣行最大的痛點」,一位內部主管不諱言地說。 定期的水質檢測與設備保養維護,能確保放流水低於法規標準。 也就是說,每天操作人員需掌握設備與水質狀況,若有突發的進流水質異常或設備跳機,問題環環相扣下就會產生污染,所以每天除了做好維護保養與檢測的工作,更需要緊盯儀表板隨時確認系統正常,不僅耗費人力也耗費精神。 中欣行的現場操作人員24小時輪班,時時盯著放流水的質量監測,加上要採檢水質進化驗室檢測分析,一旦汙水處理值未符合要求,就需要受到環保單位與受託單位的行政與契約罰款,也對對於員工心理造成不小的壓力。 中欣行長期以來建立累積的水質資料與員工間傳承的豐富經驗,已能全盤瞭解整個系統的操作特性,也能透過設備或水質資料的關鍵訊號,抓出處理單元的問題。如果能透過AI技術導入,代替人力檢測汙水來源,透過發生預警訊號進行系統性的評估,就能夠大大減輕人員的壓力。 反應時間由8小時縮短至4小時 節省一半時間 於是,中欣行導入「AOMBR碳源與曝氣之智能強化控制系統開發」,運用所累積的汙水數據資料,加上操作人員現場經驗的口述,透過AI技術的輔助與環境工程學理的支持,便能有效控制生物處理單元中重要的關鍵參數:碳源加藥量與曝氣量,透過污水處理的AI化,使污染物去除、微生物生長、設備節能及操作節藥之間取得平衡,獲得合理化的操作控制參數。 水處理碳源及曝氣參數調整步驟從數據蒐集、模型訓練到預測驗證。 長期來看,納入歷史資料的計算後,確認處理系統承受能力的上下限,AI便能在已知的邊界條件範圍中,不僅記錄過去曾經發生水質與設備作動特徵,更能透過模式預測,找出最佳解法,提供藥品使用、能源節用、減少溫室氣體排放及去除污染物的最佳成效。 根據中欣行估算,原本因為人工調整參數易造成誤差,控制反應時間需要耗費8小時,透過AI技術導入,除可降低誤差值,也能將控制反應時間縮短至4小時,節省一半左右時間。進而提升人員周轉率,更有效降低員工操作失誤造成的心理壓力,自然也減少水質超標罰款的風險。 Dashboard數位儀表板示意圖

【解決方案】搭上綠能商機 華鉬實業打造全釩液流電池儲能系統設備 長效儲能的最佳選擇
搭上綠能商機 華鉬實業打造全釩液流電池儲能系統設備 長效儲能的最佳選擇

綠能是未來趨勢,必帶動未來龐大商機。而風力發電是近年全球矚目綠色能源之一,將成為我國再生能源重要生力軍、幫助台灣發電量於2025年達到20的目標,以提高台灣能源自主性。隨著國內風力發電機風機組數量和電量逐年增長,如何讓儲電設備達到安全、長效性、充放電不易衰減和永續低碳又環保的技術能量顯得格外重要,同時風機設備本身的健康檢測、保養與維修也成為風場業者關注焦點。為滿足風場客戶需要,華鉬實業旗下綠能事業部門推出長效儲能的全釩液流電池電解液及風機AI預測性運維,提供100安全、長效性且可降低客戶初製成本的電力儲能設備,並透過AI預測性運維服務協助客戶降低發電度成本10,節省最多30維護保修成本。 華鉬實業成立於1998年,本業以提煉釩、鉬及稀有金屬元素等製品起家,並運用於高階鋼鐵、專業化工及特用化學品等行業,而釩更如同煉鋼的維他命可加值煉鋼的成效。其中釩、鉬相關製品為公司主力項目之一,公司看見100以釩元素為主的全釩液流電池在長效儲能上未來將是相當被看好的綠能技術主流,並且2010年以前政府已積極請法人如工研院在固態電池和全釩電池進行相關零組件材料投入研究,再加上經濟部期許再生能源在2025年發電量佔比達20目標並達15GW,基於上述考量,華鉬實業決定於2017年全力研究與投入自主開發的全釩液流電池電解液的技術開發,以藉此加速2025年再生能源的達標率。 華鉬公司指出「再生能源的電源較不穩定,而台灣本身缺乏鋰資源,在鋰電池製造上幾乎80-90電池芯必須倚賴國外採購,缺乏100國內自足自給的儲能資源與技術。」同樣地,對於本身沒有天然釩礦資源的台灣是如何克服呢 為此,華鉬實業利用獨創技術,透過石化業如中油煉油廠或台朔石化製程中的廢觸媒,其中有高達10釩離子成分可提煉出高價值的釩礦資源,藉此生產出台灣100自主自製的全釩液流電池電解液且不受資源影響,有效達到資源循環再利用。自2017起華鉬實業已成功打造出全釩液流電解液技術,並順利通過工研院和核研所及多家國際大廠的產品驗證。 台灣在儲電能量目標於2025年要達15GW,其電力分配包含500MW於台電的自動調頻系統、500MW於E-dReg及500MW於既有或新設的太陽能電廠,以太陽能電廠的用電使用為例,主要以下午4點到晚上10點用為民生用電尖峰時段,為此,能源局特別要求台電必須加強儲能設備的升級,也因此帶動市場上對全釩液流電池儲能系統設備的高度需求。另外,台灣在目前總儲備電能的建置與貢獻尚未達到100MW,距離2025年目標15GW儲電量仍差距15倍以上。 運用全釩液流電池 成功打造100安全、低碳環保又長效性儲能系統設備 相較於鋰電池的短效電力儲能,全釩液流電池的最大優勢為全球公認可長效性的儲備電能,可以長時間儲能達12小時,代表若充12小時電力,則可以釋放12小時電力。相較於一般儲能系統的計電方式也就是每日用電度數功率以千瓦為單位 x時間以小時為單位,對全釩液流電池而言,功率和小時數是各別設計,該功率又稱為電堆,是由金屬、高分子模、碳氈和石墨板等四種材料組成,而該用電時間改以電解液的量以立方體為單位來計算,因此當功率電推 x電解液的量我們每日運用全釩液流電池儲能的用電度數。 全釩液流電池儲能系統設備之產品特色方面,包含安全性、長效性、充放電不易衰減和永續低碳環保性等四大特色。全釩液流電池品質是100安全,由於電能是儲存在含釩的電解液中,能避免儲飽電的儲能系統造成任何易燃事故發生。在電池壽命上,相較於鋰電池的電池壽命短暫,全釩液流電池透過價數變化可高達20-25年以上電池壽命。對於儲能的充放電性能,不像鋰電池有一定充放電次數5000-600次,全釩液流電池的充放電次數是沒有限制性的。對於全球高度重視的零碳排放,不同於鋰電池有回收議題,全釩液流電池的電解液可永久使用,該電堆材料成分是環保的且可完全回收,以打造真正永續性又低碳環保的儲能系統。 陸域風機AI預測智慧運維 讓客戶降低發電度成本10 省下維護保修成本高達30 華鉬實業不只透過全釩液流電池儲能系統設備提高再生能源客戶長效儲電效能、協助客戶降低初置成本,更透過離岸與陸域風機AI智慧運維實證計畫在台電的陸域風場的場域實證,積極累積自家在AI預測性運維的技術經驗和能量。在經濟部工業局AI HUB計畫支持下,合作場域將以台電公司路域一期風場為主並提供6個月以上風機的智慧運轉數據進行分析。本次陸域風機的AI預測運維系統,採用機器學習方式,主要技術提供者來自英國British PetroleumBP石油集團的子公司ONYX Insight,該公司透過AI Hub分析軟體技術進行台電面臨的風機痛點分析,包含路域風機的發電量損失和陸域風機的關鍵零組件如齒輪箱、變槳軸承hellip在異常震動三維的振動頻率或異常溫度等狀態下進行損壞預測等報告產出。透過本次落地實證可有效協助台電降低發電度成本10,增加資產價值12,節省最多30維護保修成本。近三年ONYX Insight在全球已成功預測運維2萬台以上離岸或陸域風機,累積極高的AI模型準確率。相信透過與ONYX Insight建立的國際合作夥伴關係,將有效輔導並加速華鉬實業的綠能事業部在邁向成為風機AI預測性運維的獨立科技服務提供者之目標與布局。 與合作夥伴ONYX insight提供客戶AI預測運維系統,包含風機發電量損失與風機關鍵零組件之損壞預測 厚植國內風機運維的基礎 以台灣為基地 拓展到東南亞風場 離岸風機AI預測性運維未來在台灣將超過300億台幣的的市場產值,儲能市場在全球更是有千億美金以上的產值,在未來公司願景,華鉬實業期許能成為釩液流電池電解液及風機AI預測性運維的獨立技術服務提供者。而長期目標,透過累積豐厚技術及實績資本,在世界各地建立釩液流電池電解液之在地供應鏈,就近供應產業需求。