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【110年 應用案例】 海量數位工程AOI機器智能手臂檢測系統 大幅提高瑕疵檢測精準度

臺灣堪稱製造業大國,然而,在產線上,品質瑕疵檢測一直是製造業長期痛點,雖然有AOI設備可輔助,但大多採用固定式機器,受限於角度,診斷不夠精準,誤判率也高。海量數位工程公司導入AOI機器智能手臂檢測系統,可有效降低誤判率,提高瑕疵檢測精準度。

一般來說,產品的良率攸關企業的成本與客戶的退貨率,而製造產業品質瑕疵的檢測流程,往往需要編制大量的品質檢測人力。目前製造業檢測工具雖然有AOI設備來輔助進行,但這些設備多半採用固定式的檢測機器,固定式相機容易受限於角度,導致診斷不夠精準,誤判率太高等缺點,因此,人員在後端需要再次篩選檢驗,也就是複檢,通常人工目測檢視的瑕疵漏檢率平均在5%上,甚至可高達20%。

製造業品質檢測三大痛點 機器手臂+AOI之動態多角度品檢協助解決

根據海量數位工程實際了解製造業在檢測產品品質有三大痛點:

痛點一、人力檢測產品品質出錯率高 目前製造業多以人力來檢測產品外觀,但人工判斷多半有誤差,例如:表面刮傷、色差、焊道(外觀)…等,瑕疵判斷出錯率高,且須待成品階段才能一次性檢驗,時常出貨前全檢後依然遭整批退件,導致重製及人力成本大增。

痛點二、品質檢測之數據無法量化與記錄 傳統人力檢測無法保留檢測數據,嗣後發生品質糾紛時,責任難以釐清。而海外品牌高階代工單往往要求溯源與相對應的缺點紀錄,傳統產業原有之人力檢測難以符合更高階代工單之要求。

痛點三、傳統AOI視覺檢測的限制 現有製造業常用的AOI視覺檢測系統,因為視覺軟體技術的限制,都是以固定相機、固定光源及單一角度的方式來進行,這種方式對於平面或形狀由直線組成之產品(例如:長方體或正方體)的單一檢測點尚可處理,但對於複雜形狀的產品(例如:汽車零件多為不規則狀)多點、多幅度的檢測,就較難實現。

海量數位工程研發AOI機器智能手臂檢測系統,有效提高瑕疵檢測精準度。

▲海量數位工程研發AOI機器智能手臂檢測系統,有效提高瑕疵檢測精準度。

為解決製造業在品質檢測的痛點,海量數位工程決定從研發多角度、可移動式的檢測儀器開始發想,從結合工廠自動化領域中的兩大代表性技術-機器手臂與機器視覺著手。海量數位工程以機器手臂結合AOI之動態多角度AI視覺即時品質檢測方式,改善固定式檢測受限多角度的問題,視覺檢測技術的提升與結合人工智慧,進一步相機取得的影像資訊可由平面取樣提升至多角度、多維度取樣。

選定汽車產業做為實證場域 可快速回應顧客需求

AOI機器智能手臂檢測系統,所運用的AI技術包括無監督學習(unsupervised)、監督式學習(Supervised learning)、半監督式學習(Semi-supervised Learing),使業者在初期樣本不齊全,或是沒有不良樣本的情況下也能使用無監督深度學習技術學習良品,並應用在汽車三角架自動焊接的視覺檢測上。可解決導入前受限於固定式機器的角度、診斷不夠精準、誤判率高的問題。

▲汽車零組件單價較高,會要求更嚴格的瑕疵檢測正確率。

在導入AI服務的產業中,選定汽車製造業作為實證場域。海量數位工程表示,汽車製造業主要為相關零組件製造商,而且通常元件單價較高,需更多品質檢測品質及良率,會要求更嚴格的正確率,因此選定汽車業做為導入的場域。 機器手臂結合AI之動態多角度AOI視覺即時品質檢測系統,除了可以改善汽車零組件檢測瑕疵品質失誤率外,因為以多角度的機器手臂AOI服務來提升定點式AOI光學檢測,可以符合多數產業之量測需求;最後是建立第三方系統平台,建置共同工作整合平台監測系統,以便在問題發生時,第一時間接收訊息並著手處理。

本系統可針對出廠產品之重要數據進行記錄儲存,為實現未來數位生產線與虛擬生產之基礎。同時於瑕疵發生時,可即時串接海量MES監控系統,迅速反應至相關製造決策部門,嗣後並利用ERP系統進行專案管理與檢討,有效精進其生產效率,降低生產成本。

有助降低溝通成本 期許成為行業標配

就產業上下游整合而言,可以為上下游之數據連貫提供一基礎之標準,降低供應鏈之溝通成本,經由指標代工廠與品牌商的認證,有機會成為該產業之行業標準配置。 透過此一計畫的產出數據資料庫建置,業者進一步透過大數據分析(Data Analysis),優化供應鏈管理的解決方案「供應鏈規畫(Supply Chain Planning, SCP)」,依據數據,建立預測計畫,並運用科技串連供應鏈上下游的數據,精準控制產品品質。未來對接歐美、日,需要品質精細訂單,業者能更快速回應及整合產業供應鏈(Supply Chain )。

最後期望透過標竿示範產業之場域驗證,例如:以汽車零組件製造產業標竿示範場域,透過機器手臂結合AI之動態多角度AOI視覺即時品質檢測系統計畫進行驗證,讓汽車代工廠與汽車原廠之間有更優化的供應鏈聯繫,並成為該行業標準。更進一步尋求更多的AI團隊,加入場域協作平台跨產業之開發,帶動整體AI新創與場域結合的生態系。

▲海量數位工程研發的自走車

推薦案例

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AI輔助紅十字會 急難救助更智慧

多一點準備 少一點損失 社團法人台灣食物銀行聯合會,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。 當台灣發生天然災害時,如地震、山崩、土石流、颱風、水災、旱災等,食物銀行的各項物資,也可即刻投入救災。本次場域驗證單位社團法人南投縣紅十字會食物銀行據點之一,以下簡稱南投紅十字會承擔「備災」物資預前準備、「救災」物資分配等工作,協助政府擔負起災變的救助與賑濟的責任。 在臺灣各項天災均具有發生時間長短和空間覆蓋廣闊或狹隘的特性,加上極端氣候常態化,災害規模與數量逐漸增加,也更難預測。而不同災情所需的物資數量和種類皆有不同,且須應對不同災區人民生活、救援需要、交通狀況、地形限制等各項因素,進行多樣化的物資調配,亦面臨諸多挑戰。 卡努颱風重創南投山區交通 法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" src"httpsaihuborgtwimages35f4ec12f8201e1d7cb12e2f22a64c89jpeg" alt"南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" aria-label"南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" data-image-id"748" 南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送 災難不斷反覆發生,我們需要時刻做好準備,有效「備災」可減緩災害所造成的衝擊,除了快速應對災區物資需求、賑濟物資,甚至可起到心理支持作用,使災區人民多一層生命財產的保障。 救災資訊缺乏即時性 社團法人台灣食物銀行聯合會為改善偏鄉生活及物資缺乏問題,除了與南投紅十字會合作,並陸續於南投市、埔里、仁愛力行、瑞岩、信義望美、同富、水里、鹿谷及草屯等共9站設立食物銀行據點,每月載運每戶等值新台幣6001000元之物資供應。但在天然災害發生時,仍有許多問題需要克服。 例如當颱風、地震、山崩等天災發生時,救災調度系統的資訊來源依賴於災害發生後的回報,從回報到應變再到執行過程中的時間差,無法及時以災區需求進行「救災」物資調整和分配,資訊缺乏即時性時,就會影響救援效率。 南投紅十字會的「備災」物資如乾糧、水、泡麵等存量、有效期限、發給都是以人力來紀錄,當災害發生時,可能面臨「備災」物資已過期,無法成為「救災」物資。 也有可能前述兩種狀況同時發生 造成花費更多時間把「備災」物資重新調配成可用「救災」物資。另一方面,民眾接到災區缺乏物資的訊息後,熱心捐贈的物資,時常與災區實際需求的物資品項差異甚大,容易造成物資過剩問題。 天災發生前後之物資作業流程 AI預判天災 補強備災物資調度正確性 應用 API 技術介接運算氣候狀態、災況搶救強度,並將南投紅十字會主要工作與搜救之需求地區為優先導入,並搭配南投紅十字會既有豪雨、颱風等模擬救災訓練,建立「天然災害緊急救備物資調度及補充決策系統」以下稱急救備物資系統。 在物資管理上,將物資庫存資料與即時供給的資料輸入急救備物資系統,進行比對分析後,協助南投紅十字會快速辨認物資,如餅乾乾糧、飲品、冷凍食品、衛生紙等,並判斷物資應成為「備災」物資或定期發放的物資。再加上資訊預判,了解偏鄉地區後續可能的災情狀況,進行食物遞送,同時解決前端食物浪費並解決後端實務需求。當天災發生時,可更快速進行應變與決策,完成物資部屬,使物資作業轉換速度增加20。 AI急救備物資系統 幫助物資調配快速應變 透過南投紅十字會的場域驗證將AI系統、物資管理、相關應用推廣至更多不同地區的急救難團體,同時持續改進急救備物資系統中的預警功能,加強預警技術基礎、提高預測精度系統即時性、優化數據收集和分析過程。 同時可與政府機構、氣象部門或其他救援團隊合作,研討整合更多數據源後,建立共享資源和數據的機制,及時共享信息,幫助更多急救難團體提高災難應變的能力,掌握黃金救援時間。

【導入案例】維繫遊艇王國美譽 嘉信遊艇導入國內第一套FRP複材超音波智慧檢測
維繫遊艇王國美譽 嘉信遊艇導入國內第一套FRP複材超音波智慧檢測

位在高雄的嘉信遊艇,成立逾40年,是台灣最大客製化遊艇業者,客戶遍佈美、歐、亞、澳各洲,為臺灣贏得「亞洲遊艇王國」的美譽。為了解決目前FRP船體檢測仍仰賴傳統方法如人眼辨識、敲打辯聲,耗時費工問題,嘉信遊艇首度將PAUT 陣列式超音波檢測運用於船體FRP複材上,並結合AI判讀超音波影像,發展完整智慧化解決方案,創造檢測業新興市場。 嘉信遊艇前身是嘉信木業有限公司,剛成立時是間位於高雄市臨海工業園區專營木材進口的工廠,1977 年開始進行遊艇設計、製造與銷售。企業第二代接班人,即嘉信遊艇總經理龔俊豪進入公司後,打破過往仰賴老師傅功力為主的製造模式,引進數位化製作,加快造船速度,船也愈做愈大,多年排行世界24公尺以上大型遊艇前20大製造商。並創下在一年內交付94艘遊艇的紀錄,為臺灣贏得「亞洲遊艇王國」之美譽。 瑕疵檢測確保遊艇品質 以AI取代人力效益高 為確保遊艇品質,瑕疵檢測相當重要。目前遊艇業採取的瑕疵檢測方式仍十分傳統,通常以手積層或是真空灌注製程方式製造船殼結構,藉由人眼或是敲擊法依敲打聲音頻率來判別瑕疵,需要人工耗費時間檢查,如有瑕疵須重工修補,接續執行噴佈膠殼作業。為便於檢測,船體必須分段施工,以24公尺以上大型遊艇而言,分段施工非常耗時耗力。 為縮短遊艇製程之速度,嘉信遊艇會先將船殼進行膠殼流程,之後再執行手積層製程,船殼製程有兩種複合材料試片結構,以遊艇54呎船殼來看,船殼中內含膠殼、芯材、纖維、樹脂,總厚度約為32公分plusmn01cm,與未含有芯材的FRP船殼總厚度約16cmplusmn01cm相差一倍之多。製程中偶會有玻璃纖維含浸不完全,或是玻璃纖維與樹脂間殘留氣泡等瑕疵問題發生,瑕疵的種類則包含樹脂不足、空洞、層離等,一出現瑕疵情況,船殼材料就供應不上,拖延遊艇交貨時間。 玻璃纖維船殼瑕疵種類示意圖。 為解決此一問題,嘉信遊艇與金屬材料產業以及AI科技產業三方專業技術的相互合作,結合金屬材料產業的超音波檢測專業技術與AI科技產業近年發展的AI技術協助解決嘉信遊艇瑕疵判別的問題。作法是運用相位陣列式超音波檢測技術至遊艇複合材料結構,進行FRP超音波試掃評估,瞭解遊艇船殼積層層數厚度與材料特性,依據超音波專業經歷,評估船殼結構適用的超音波探頭頻率等資訊,經測試以頻率5MHz且探頭寬度為45mm的探頭設備,能成功找出模擬瑕疵試片中的瑕疵位置及大小。 三方合作從陣列超音波評估、AI技術模型開發及實船實證應用,獲得瑕疵檢測解決方案。 檢測影像為超音波信號影像,影像依據超音波回饋訊號呈現不同色彩,透過YOLO演算法,建構自動識別瑕疵的部位的AI模型。若異常資料蒐集程度不足以訓練,則預計採用 CNN-based Autoencoder 演算法,蒐集正常影像資料進行訓練,建構異常檢測的AI模型。物件偵測YOLO模型的訓練將輸入具有瑕疵標註的影像資料,異常檢測模型則是輸入沒有瑕疵的影像資料進行訓練。 模擬缺陷試片對應相位陣列超音波信號結果 AI系統瑕疵檢測 可縮短15個月工期 加快50判讀速度 此套AI系統建構完成後,運用至嘉信遊艇實船54呎遊艇進行驗證,可有效解決嘉信遊艇瑕疵之問題,並可望藉由 AI 技術導入超音波檢測進行智慧化判讀,約可加快50之判讀速度,同時縮短15個月的工期,有效提升遊艇製程時程與品質的效益。 當臺灣遊艇發展朝向大型化、精緻化型態之際,帶來產業優化與轉型的機會,以及發展關鍵技術的契機。複合材料超音波人工智慧檢測方案之應用為遊艇業界首創,預計可吸引更多有檢測需求之遊艇廠商。 複合材料超音波人工智慧檢測方案有三大競爭優勢: 1 專業檢測經驗及數位化資料庫,便利製程管理與分析。 2 人工智慧AI自動判讀與辨識,快速辨識瑕疵,即時回饋給製程工程師。 3 高效率製程流程檢測,提供瑕疵修復建議,降低損壞率,強化複合材料強度品質。 導入人工智慧技術應用後,可優化遊艇製程流程,減少人力檢查樹速度,達到臺灣遊艇應用人工智慧之加值效應,擴大國際訂單量,讓臺灣遊艇持續在國際間享有盛名。再者,此一商業模式也擴散至複合材料相關之應用領域,增加跨領域市場使用率,預估將貢獻全台灣設備維修及非破壞檢測市場約新台幣14至20億元的經濟效益。

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實現無人商店夢想 喜鵲生活建構智能機產業未來

「喜鵲生活的DNA不會只有販賣機,我們相信販賣機結合科技、通路、人文,才能帶來令我們歡欣鼓舞的成果。」這是喜鵲生活官網上的一句話,讓販賣機帶來愉悅的生活,建構貼心、科技、永續的智能機產業未來,也是喜鵲生活創立的初衷。 成立於2018年的喜鵲生活,在成立4個月之後,即推出臺灣第一台自有品牌結合行動支付掃碼感應、藉由螢幕觸碰完成消費體驗、POS系統管理、數據聚集於後台的喜鵲U1智販機,讓消費者能同步世界的新零售腳步,體驗購買便利性、結帳安全性、視覺娛樂性、提升物流補貨效率的全新零售消費體驗。 傳統販賣機缺乏資訊可見度 AI技術協助資訊透明化 此次,喜鵲智能販賣機更搭載AI技術,提供可調整貨架空間、搭配工業電腦與大尺寸觸控顯示螢幕之自動販賣機,達成無店面商店之目的。 喜鵲生活表示,傳統販賣機最大問題即是缺乏資訊可見度。想要檢查庫存,就必須由補貨人員實際檢查每一部機器,這種做法既費時,成本也高。而當機器故障時,一般更是會長時間無法運作。大多數故障均無人通報,直到下次補貨人員抵達補貨才會發現。接著還必須等待維修技師排行程,而一等就可能需要數週的時間。 傳統販賣機缺乏即時互動性,當消費者投幣後遇到狀況時廠商無法當下處理。此外,傳統販賣機更缺乏彈性,無法應消費者偏好變化而調適。 傳統販賣機存在僅限零錢購物、支付工具單一;商品擺放數量有限,選擇性少等缺點。 受到COVID-19疫情影響,消費習慣轉為非接觸式的方式,致使無人化商店市場升溫。一般自動販賣機僅能擺放較單純的商品如飲料、食品等等。可販售的產業有限。而喜鵲開發出的專利販賣機可調整貨架空間,搭配升降貨梯,適用在各種類型的商品。此外,機台搭配工業電腦與大尺寸觸控顯示螢幕,能同時達到廣告託播的需求,預計朝無店面商店的方向邁進。 根據喜鵲生活觀察發現,近兩年來的消費者市場趨勢,消費者訴求便利生活、飲食消費型態重視餐飲體驗簡單快速,並且搭配手機連網訂購模式,而且熱飲及鮮食外送是兩大趨勢重點。而設置地點、販售品項、食用方式及多元付款方式是智能販售機的市場成長重點。 就便利性而言,臺灣消費者購買自動販賣機食品仍以車站、機場、學校、商業區公司附近為最高,多樣的付款方式也更獲得消費者支持,顯示未來自動販賣機可朝品項多元和支付方式多元兩大方向展開。 AI銷售預測技術整合後台管理 達到精準行銷目的 由於商品種類繁多,難以得知商品在不同因素如季節、市場情形、促銷活動等影響下的需求,容易造成缺貨或庫存過剩的狀況,喜鵲生活特別開發「AI銷售預測技術」,整合至後台管理系統,期能透過數據分析鎖定客戶購買偏好及意願,進而達到精準行銷之目的,進而做出精準的商業決策,有效分配有限資源。 導入AI系統可達精準行銷、庫存管理及供應鏈管理三大目標。 此一系統為專為供應鏈管理人員設計的調補貨決策輔助工具,透過 AI 預測未來銷量需求,協助企業有效優化產能、庫存及配貨策略。 其整體系統架構包括: 1資料探索性分析功能:針對資料內缺失值提供自動化補值、自動編碼及自動特徵篩選功能。 2建模功能 : 1提供迴歸Regression、時間序列Time Series Forecast共兩類預測問題類型之模型訓練功能。nbsp 2支援 Auto ML 自動建模,並由系統推薦提供最佳模型,亦可建立集成模型提升模型準度。nbsp 3支援多種演算法類型:Random Forest, XGBoost, GBM等演算法。nbsp 4支援多種時間序列模型:指數平滑、ARIMA、ARIMAX、間歇性需求、動態複迴歸等模型。nbsp 5支援多種模型評估指標:R, MAE, MSE, RMSE, Deviance, AUC, Lift top 1, Misclassification等指標。nbsp 6支援自動切割訓練資料集及Holdout驗證資料集,並可手動調整比例。nbsp 7支援自動模型集成學習 Stacked Ensemble、平衡函數學習 Balancing Classes、早停法 Early Stopping。nbsp 8支援同時建立多個模型,系統將依照建模需求配置資源,讓建模、預測等任務擁有獨立的運算資源且互不影響,在整體伺服器空間有上限的情況下,運算資源能有效率被利用。nbsp 9具有記憶體運算In-memory computing功能,可藉由大容量及高速的記憶體進行運算,避免大量從硬碟中讀寫檔案,提高運算效能。 3資料串接功能: 運用API嫁接,採用完整的資料串接自動化,不需要手動匯入資料,提高使用者體驗。 4圖表分析功能:針對商品銷量提供視覺畫圖表及基本統計值。 AI數據分析解決方案具備兩大優勢: 1創業機台租售 低成本開設無人實體店與連鎖零售業合作,透過智能機讓創業者以低於店面租金的成本經營零售生意。提供機台買賣及租賃兩種合作模式,依業者評估選擇。 2多型態商品上架 24小時隨時隨地販售商品,可上架達60多種多樣化商品,透明大櫥窗提升商品能見度,定期補貨及追蹤商品販售狀況,依需求調整產品類型。 近來網路與實體界線模糊化,顧客互動方式大幅改變,消費需求多變且個性化,零售業面臨前所未有的挑戰和不確定性,掌握數據成為關鍵。AI 數據分析解決方案能幫助零售業快速活化大量資料,打造無縫的個人化體驗,最佳化營運價值鏈並提升效率,強化企業核心競爭力。