2017年，iPhone X的亮相讓提供 Face ID人臉解鎖的3D感測技術成為大熱門，也帶動了3D感測模組中的核心零元件VCSEL的發展。而VCSEL封裝元件入料瑕疵檢測，若透過AI推論模型可解決良率偏低產業難題，提升可靠度達95。 VCSEL技術現階段可被運用於諸多用途和各類終端消費市場，包括機器人、移動設備、監控、無人機，以及ARVR等。VCSEL在需求高速調製功能的應用（例如照相機和生物計量）中堪稱為不錯的解決方案。 VCSEL技術應用層面廣，也可應用於無人機。圖為佐翼科技農用無人機 VCSEL技術應用層面廣 AI技術助攻瑕疵檢測 赫銳特科技表示，VCSEL封裝元件市場也面臨到商業對手強力的削價競爭，需要進一步降低成本提升、產品競爭力，其中一個關鍵的難題就是將玻璃透鏡更換為環氧樹脂型透鏡。傳統玻璃透鏡的生產良率高，但成本較環氧樹脂透鏡高，因環氧樹脂經切割製程，側壁切割道上容易會有毛邊，造成尺寸過大，容易在打件時因為受熱而產生的應力釋放，將會直接導致光學透鏡破裂。 赫銳特科技指出，VCSEL環氧樹脂透鏡的入料檢測十分重要，在封裝空間的限制下，封裝與光學透鏡貼合的空間有限，且此光學透鏡會被侷限於一金屬框架內，若是沒有控管好尺寸公差，很容易在打件時因為受熱而產生的應力釋放會直接導致光學透鏡破裂，造成VCSEL封裝可靠度驗證良率損失最高達到10，造成生產成本增加。 為解決上述問題，赫銳特科技希望在VCSEL環氧樹脂透鏡的入料階段，可以藉由AI影像監控環氧樹脂元件的尺寸及外觀瑕疵，確認其尺寸是否合乎規格、切割邊緣是否平整、外觀是否瑕疵等。由於傳統的入料檢測，經通過大略的人眼目檢分辨好壞，為順利收集影像數據，首先需要解決影像蒐集的問題。 因此，赫銳特科技首先建立自動光學檢測裝置Automated Optical Inspection，AOI，自動光學檢測裝置包含X、Y、Z三軸動及高解析相機，及相關控制軟體自動記錄影像。蒐集完成後的影像資料，經opencv將測試影像Test與一標準正常影像Normal，進行影像對位後取出Test與Normal影像的差異部分，並可經由Pixel Mapping計算影像的像素面積進行比較完成初步篩檢。 承上之影像分類，進行手動標籤標示包含：正常、外觀瑕疵或形狀特徵差異之樣品，後進行演算法訓練與驗證，使用深度殘差網絡Residual neural network ResNet或其他相關演算法進行深度學習，以辨識出透鏡的優劣情形。 導入AOI檢測 提升產能效率達20以上 比較導入AI影像檢測的前後差異，導入前的VCSEL入料透鏡檢測，僅透過簡易的人工外觀檢測，將透鏡封裝在已固晶的VCSEL封裝體上，通過一般點亮檢測後，最後進行可靠度測試高溫回焊，失效樣品進再入重工流程。 但在導入AOI檢測之後，可提前將有問題的透鏡篩選出來，除了可以降低後續物料投入的成本，亦可減少失效情形降低重工的需要，因而提升可靠度驗證良率達95以上，預期可協助場域業者降低生產成本達10，提高產能效率達20以上。 導入AI影像檢測的前後之差異 赫銳特科技指出，這項技術是基於微小影像開發的AI應用技術，透過深度學習演算法辨識影像瑕疵，用來辨識瑕疵影像。而訓練後的網路來自動分類對應於預定類別的影像數據。透過參考影像就能辨識缺陷類別，因此不再需要繁瑣的編程。 而在工業機器視覺環境中，深度學習主要用於應用中的分類任務，例如在工業產品的檢驗或零件的辨識，未來隨著IOT穿戴裝置的發展，符合節能省電的潮流議題，光電元件尺寸將不斷的縮小，本技術未來也可應用在其他微小光電元件的外觀瑕疵檢測。

社團法人台灣食物銀行聯合會以下簡稱本會以食物援助、貧困救濟、減少食物浪費、建構無飢網絡為組織宗旨，在台灣各地已有55個食物銀行據點，每日收集來自全台各地量販店、中盤商、零售商、製造商、甚至善心人士捐贈的愛心物資，也會搶救即將被丟棄的可食用物資，進行妥善調配並配送至需求的愛心戶手上，幫助在地弱勢邊緣戶。 但各據點皆需大量人力與志工以傳統聯繫方式處理食物銀行日常事務，聯絡非營利組織與捐贈機構，為據點收到物資捐贈後，再分配給有需要的家庭戶或個人。在物資管理上缺乏數位化與整合資訊，可能產生物資資源分配不均問題。 倉儲轉運中心與迷你食物銀行 分配弱勢物資 本次場域驗證單位社團法人高雄市慈善團體聯合總會食物銀行據點之一，以下簡稱高慈總 於109年6月24日正式啟用台灣首座「食物銀行-倉儲轉運中心」佔地200坪，提高食物物資再分配、運用之效益、妥善存放及食物物資管理，至今已搶救近二百噸蔬果續食，服務一百多個團體、逾5萬戶弱勢家庭受惠，持續服務19家迷你食物銀行，將於高雄多個行政區陸續落成，分配食物物資給超過10萬人次弱勢家庭。 高慈總「食物銀行-倉儲轉運中心」於高雄大社區 照片來源 社團法人高雄市慈善團體聯合總會 人力與食物物資管理的挑戰 面對大量經濟弱勢家庭的需求，「食物銀行-倉儲轉運中心」的管理顯得格外重要。進貨時需進行分類整理、汰廢、入帳等繁瑣的工作，出貨時則需參照社工員的食物物資需求做配置建議。這些工作都需要依靠人工判斷及經驗累積。而參與的志工多為高齡人士，體力有限，而倉儲工作需耗費大量體力，志工的招募困難重重。倘若有大批食物物資進庫，在調配上會耗費空間與人力整理、盤點，並同時擔憂食物物資是否能有效的被運用及周轉。也顯示出食物銀行服務逐漸擴大規模，但人力與物資管理系統無法隨之配合。 同時食物銀行物資來自各界之捐贈，故類別多樣且效期、規格、數量也均不相同。迷你食物銀行的志工夥伴，多數也為高齡人士，但卻需執行個案服務、食物物資管理配置、物資資源開發等多重職責，有時也需向物資領用者說明並接受即期、大量特殊性的物資，如成人接受嬰兒奶粉。 「食物銀行-倉儲轉運中心」物資盤點需要皆仰賴人力 迷你食物銀行志工具多重職責 照片來源社團法人台灣食物銀行聯合會 報廢物資減少60 物資轉遞速度增加80 為精進物資管理並達到物資有效利用，並解決人力短缺等問題，在本次場域實證案導入「食物銀行倉儲物資募集AI自動預警需求判讀系統」，第一部分為建構分類模型之前置作業，建置以及蒐集場域倉儲資訊，進行AI建模訓練，將過往場域倉儲資訊收集建置成資料庫，使AI可進行預處理、分類等工作。同時視其物資種類之相依狀況作為特徵值，導入演算法中進行運算建模，再依收集之資料進行重新訓練，最終進行場域驗證並針對經常性五大類物資進行數據整理，以建立數據資料所需之訓練及測試資料集，第二部分以演算法之RNN技術建構分類模型；進一步利用強化學習建構食物銀行倉儲管理機制，使分類完善之受贈物資如白米、沖泡飲品、麵條、泡麵、罐頭等可以根據儲位指派原則自動指派儲位。 AI服務系統服務流程與說明 資料來源社團法人台灣食物銀行聯合會 在AI預判下，可優化物資轉遞速度及物資調配，有效精準配對物資捐贈並降低捐贈歷程的損耗，增加物資分配正確性，提高媒合服務率即捐贈成功率，降低錯誤物資造成人力物力浪費，即時監控食物物資的庫存，確保操作者能夠迅速回應需求，有效提供物資援助。 以AI系統的導入，加上數據智慧化建置，協助倉儲轉運中心的運作，可爭取更多時間分配捐贈物資使用。導入加速社福團體數位化服務推展，完善照顧整體社會弱勢群組之需求。 使用系統進行物資分配調度 照片來源 社團法人高雄市慈善團體聯合總會 透過本次的場域驗證後，未來可推廣至食物銀行其他服務據點導入AI系統，也可與更多非營利組織、公益團體、慈善團體等夥伴合作，擴大「食物銀行倉儲物資募集AI自動預警需求判讀系統」應用範圍如醫療用品配送，幫助更多組織更智慧化地管理和分發，減少物資的浪費，以提高社會福祉。

衛星遙測影像雖然可以讓地面景物無所遁形，然真正要能落地應用至產業面，還需要耗費大量時間與人力。為有效解決客戶面臨巨量影像資料消化困難及消除跨領域用戶對衛星遙測影像處理的技術障礙等問題，興創知能研發「巨量遙測空間數據AI分析雲端服務平台」，作為智慧空間資訊跨域AI應用導入的新開端。 近年來，為了因應產業全球化衝擊，臺灣農業轉型持續走向科技化與精緻化，紛紛從微氣候衝擊、病蟲害防治等問題的解決，來提升農作物的產量與品質。為了精確掌握作物的生長環境、農業對於影像的使用，有了無限擴張的需求。 在早年UAV無人機尚未盛行的年代，人工田野調查是最基本、卻也最消耗人力的工作，有了UAV無人機的出現，航拍操作也許不太困難，但能拍的範圍受限，要精確地擷取空間資訊，還需要測量專業。此時，衛星遙測數據的使用可能就此跳脫過去使用影像資料的想像。 國家太空中心TASA資料倉儲服務 在近十年，現代衛星遙測應用技術的突破，數位地球成了全球資料採集的新趨勢、各國紛紛發展資料立方的影像倉儲技術，各國發展智慧農業成了最大的影像用戶之一，掌握作物的栽種分佈，就是掌握作物產量的第一步，有了免費的衛星遙測影像、強大的資料倉儲支援，以及團隊穩健的影像辨識技術，是加速農業轉型的重要支持。 運用衛星遙測影像數據 可加速智慧農業發展 然而，在過去，想透過衛星遙測影像來萃取大面積作物分布，也是困難重重，所需要花費的費用不說，若想使用免費的資訊，必須逛透國際太空機構的網站，在琳瑯滿目的衛星產品規格表中，審慎評估感測器規格、影像解析度以及再訪週期，找到適合的影像後，還得一幅一幅的看，去蕪存菁，接下來，動輒數百MegabyteMB的影像資料、連續幾十張的影像下載存檔，所用的電腦容量恐不堪負荷。 還有，當克服影像存取、備好資料後，接著必須開始確認下載的影像產品，哪些才是想要的波段，因為眼前看到的影像並不只是一個圖檔jpg或png，複雜的多光譜資訊、屬性欄位和座標資訊，光是確認正確的資訊，就耗費龐大心力。 而面對功能複雜的GIS套裝軟體，又是另一個麻煩的開始，複雜的影像前處理流程，以及缺乏彈性的機器學習套件，大幅降低分析資料的效率。好不容易做出作物辨識的結果，才發現可能已經過了圖資使用的黃金時期。上述複雜耗時的衛星影像處理問題，恰恰就是市場的痛點， 興創知能從傳統的機器學習擴展到現代的深度學習應用，研發在GeoAI框架下的「巨量遙測空間數據AI分析雲端服務平台」，為客戶突破這些空間資訊的魔鬼細節。 AI分析雲端服務平台流程導入前後之差異 興創知能表示，在我國國家太空中心TASA, Taiwan Space Agency的多年努力下，屬於臺灣的ODCOpen Data Cube系統也已打造完成啟動服務，與國際趨勢正式接軌，強大的倉儲技術讓使用者可以輕易的根據需求，擷取並使用特定時間與空間範圍的影像資料，倉儲收納了國際太空機構旗下的多個衛星影像資源，包含ESA的Sentinel-1每隔6日一幅、Sentinel-2每隔6日一幅，USGS的Landsat-7每隔16日一幅、Landsat-8每隔16日一幅，以及國內自有的Formosat-2每日一幅與Formosat-5每隔2日一幅。 以Python語言為基礎 興創知能開發衛星影像辨識工具 擺脫GISGeographic Information System套裝軟體的侷限，興創知能以Python語言為基礎，整合GDALGeospatial Data Abstraction Library，並考慮運算效率與平行處理，完成所有衛星影像處理與影像辨識建模所需的工具開發，包含座標系統與資料格式的轉換、網格與向量資料互動，以及資料內差與正規化等工具，都是以AI應用為考量進行設計，而部分常用的工具更以TronGisPy為名，打包為開源套件造福技術社群。 興創知能善用團隊對衛星遙測影像的了解，以及透過所蒐集的標記資料作物分佈圖資，預設好影像辨識建模過程，所需的訓練資料規格與資料集定義，套用事先完成的機器學習LightGBM或深度學習CNN框架，並讓整個訓練過程在Web GIS的介面中，提供使用者部分的彈性，自由篩選影像、確認時空範圍、選用模型與超參數調整。除了訓練模型的操作，也提供歷史模型的運用產出辨識結果，最終讓作物分佈的辨識結果展示在Web GIS圖台。 事實上，不僅只是農業才會有衛星遙測的應用需求，隨著各行各業為了提升企業全球性的競爭能力，空間資訊的智慧化應用也大幅度的出現在各種領域之中。舉例而言，擁有大量圖資的測繪業者，能夠透過AI分析雲端服務平台 ，收納圖資的同時也加速數化製圖的效率；在全球氣候劇烈變化與致災性地震風險之下，產業保險類別豐富，農業保險、金融保險或是災害保險，都與空間資訊脫離不了關係，透過遙測影像辨識掌握保險標的早已成為國際趨勢。 巨量遙測空間數據AI分析雲端服務架構