:::

【108年 應用案例】 智慧農漁業數位分身:一個高效率、永續經營的農漁業升級解決方案。養殖漁業如何靠著稱為「數位分身」的AI 技術達成三倍產量?

靠著九種感知器偵測水質、以及監控養殖物生長狀況和漁民行為決策,「智慧農漁業數位分身」人工智慧解決方案,可以大幅增加產量至 300%。「開心農場」式的高科技整合的解決方案,可以讓新手也快速上手,農漁業可以大幅降低對於經驗的倚賴,增加年輕人回鄉加入農漁業的誘因。

曾經有一段時間,FB遊戲剛剛開始流行的時候,因為「開心農場」這個熱門遊戲,可以說是人人皆農夫。上班族中午休息時間一一拿出手機,開始了手機上的快樂農夫生活。有些人還調皮,上班時間偷偷連上 FB ,偷了同事的菜。由於這個遊戲實在太療癒,有些人還真的就踏入真正的農田,當個小小的假日農夫。如果說,「開心農場」真實存在,你相信嗎?由資策會服創所領頭開發的「數位分身」-「智慧溫室」以及「智慧養殖場」解決方案,就是貨真價實存在的「開心農場」、「開心水族箱」。

在這裡,基於 IoT 的 9 大感知器,會持續監測水質等作物 / 養殖物生長環境的「設施因子」,並且透過控制盒上傳雲端。而雲端中的 AI 機器人會在系統內持續模擬出一個數位的分身,在收到外部的水溫、溶氧量等等「設施因子」、以及持續蒐集作物 / 養殖物生長狀況的「生長因子」,雲端系統裡面創造出一個模擬的養殖漁民的「數位分身」,AI 機器人也會按照過往漁民的成功策略來運算出合適的「行為決策」。

在含氧量低、水溫超標等等情況下, AI 會建議你開水車、開增氧機,或是用藥等等行為決策,漁民則可以考慮自己的經驗或是知識,再判斷是否要採用。事後,系統也會比較判斷結果,漁民也可以就結果來判斷,究竟是真人的決策比較厲害,還是「數位分身」的行為決策比較厲害。

除此之外,智慧農業的數位分身AI ,在背景也是 24 小時運作不打烊,它默默的紀錄並且分析養殖漁民在智慧養殖場中針對各種「設施因子」以及「生長因子」的對應「行為決策」,由此慢慢的建立起養殖策略的最佳解模型。慢慢的, AI 像是個小學徒,在漁民身邊默默的學習這些「隱性知識」,使得這些知識不會因為漁民退休而失傳。

不僅如此,除了「種魚」還可以利用同樣的技術方案去「種菜」,這些最佳化養殖 / 種植模型可以成為珍貴的資料庫,即使是剛入行的新手,也可以跳過摸索的過程,直接成為大師。

三難一貴,是目前最大的挑戰:人力不足、老年化、經驗失傳三大難,新科技導入貴

台灣農業技術、養殖技術都聞名全球,然而小農結構普遍都有人力不足、老年化的趨勢,數位轉型勢在必行。然而,要導入新技術的成本,是 80% 的小農小漁都負擔不起的。由於環境因素有太多不確定因素,如氣候的變遷、水質變化等等,都高度倚賴經驗來處理。因此,最嚴峻的挑戰,來自於農漁民退休而年輕農漁民又不及接班,多年的經驗因無法傳承而失傳。

智慧農漁業數位分身,持續最佳化不停機

「數位分身」是一個結合 AI 人工智慧,與 HI 工匠智慧的新興技術,國際研究機構 Gartner 連續三年將其評為全球未來關鍵十大技術之一。經濟部技術處在 2016 年就開始布局數位分身的研發,認為領域產業除了自動化效率之外,同時也需要將各產業的經驗技藝數位保存下來,建構 AI 與 HI 交互學習與最佳化的人機協同技術。以水產養殖這個領域來說,透過「魚電共生魚塭」的 AIoT (人工智慧物聯網 Artificial Internet of Things)的「數位分身」,將漁民的種種隱性知識數位化。利用各種水質數據所建構出的「設施因子」、魚、蝦體影像的影像資料、病徵影像等等的「生長因子」各種數位資料的分析,加上養殖漁民的「行為決策」來訓練 AI 人工智慧,可以得出水質管理、水產生長管理、水產疾病管理等等最佳化模型。

「魚電共生魚塭」的 AIoT (人工智慧物聯網 Artificial Internet of Things)的「數位分身」,將漁民的種種隱性知識數位化。

▲「魚電共生魚塭」的 AIoT (人工智慧物聯網 Artificial Internet of Things)的「數位分身」,將漁民的種種隱性知識數位化。(示意圖來源:台鹽綠能股份有限公司委託三奕設計顧問有限公司設計)

將這些 AI 管理模型組合起來,就成為了高存活率、高換肉率的智慧養殖解決方案。養殖的整個過程都有數位化的監控資料、品質可分析、而且產銷履歷甚至可以回溯至養殖初期,藉以大幅提升水產品質、價值以及產量。

雖然前景看好,但是仍然有著重重挑戰

資策會服創所與「數位分身」的緣份,是由 2018 年時經濟部技術處支持的前瞻科技專案開始。當時技術處認為各領域產業除了自動化效率之外,也需數位保存領域產業的工藝知識,用以建構 AI 與 HI 交互學習與最佳化的人機協同技術。

後來,行政院農委會農業試驗所接續支持「數位分身」在智慧農業當中的應用。「數位分身技術應用在農業,協助小農經驗數位化積累,並透過群體經驗與人工智慧交互作用,精進農業技藝,解決農業智慧化最大挑戰」。在農業場域當中的「智慧農業數位分身技術」,在產品化之後預期可以提高生產效率 30% ,可以說是前景相當看好。

邱璟明組長受訪圖
▲邱璟明組長:「厲害的漁民所作的行為決策,以結果論,硬是要比一般的漁民還要強三倍。」 
 

Digital Twin: Aqua-Solution

Digital Twin: Aqua-Solution

後來,與科技養殖產業業者合作,共同獲得經濟部工業局的業界計畫支持,資策會服創所才將數位分身的技術應用在「智慧漁塭」的場域當中。負責養殖漁業的場域應用團隊指出,「在養殖漁塭當中,漁民在面對各種環境改變時的行為決策,往往是不同的。其中,厲害的漁民所作的行為決策,以結果論,硬是要比一般的漁民還要強三倍,例如白蝦的存活率,一般的平均是 10% 左右,有些漁民就是可以獲得 30% 的高水準產量。如此一來,生產成本降低,賺的錢也是原本的三倍。

數位分身的技術,就是可以將這些達人的隱性知識傳承下來,最終推動整個產業的升級。」

9大感知器、魚體影像以及漁民行為決策組合而成的「數位分身」

為了取得各種養殖場的環境數據,服創所採用了包括了有溶氧、水溫、酸鹼度、鹽度、濁度、氨氮、硝酸鹽、葉綠素 a、ORP (Oxidation-Reduction Potential)氧化還原電位等九大感知器來監控水質,這些又被稱為「設施因子」。

另外,漁民也會定期把魚、蝦從池中撈上來,或是透過沉水攝影機拍攝水下的養殖物影像。藉以得知目前養殖物的大小,來了解生長狀況,這又被稱為「成長因子」。

智慧養殖設施示意圖

▲ 「設施因子」、「成長因子」再加上漁民在不同情境下會採取的「行為決策」,就可以在雲端伺服器裡面創造一個虛擬的「數位分身」。(示意圖來源:台鹽綠能股份有限公司委託三奕設計顧問有限公司設計) 

有了這兩個因子,在加上漁民在不同情境下會採取的「行為決策」,就可以在雲端伺服器裡面創造一個虛擬的「數位分身」。

在這個好像遊戲一樣的「數位分身」中,我們可以盡情的模擬,藉以找尋不同「設施因子」下,最佳的「行為決策」,藉以取得最佳化的「成長因子」。

換一個比較容易理解的說法,各位讀者不妨想像我們現在有個「開心漁塭」遊戲軟體。其中,漁塭的各種環境參數,都是由真實情況所記錄下來的。我們也紀錄下每個「開心漁塭」玩家在不同環境參數下所做出的行為決策以及最終的成果。當紀錄下來的資料組數量夠多,得到 ML 機器學習( Machine Learning)而來的魚塭數位分身模型,再經由即時數據進行模擬,就可以找出各種最佳化組合。而這個模擬世界,就是「開心漁塭」的「數位分身」。

感知器容易損壞,如何解決?

然而,研發的過程總是有些挑戰。例如水下的感知器如水溫和溶氧感知器,經常由於藻類增生而損壞。水下紀錄魚體大小的攝影機,也經常因為池底泥沙或藻類污染而模糊不清,無法辨識。

為了克服這些感知器的損壞問題,有兩個方案,一是定期從池中打水上來經過感知器來偵測,二是將感知器製作成一個盒子,每天定期泡入養殖池當中用以偵測水質。

至於魚體和蝦體的生長狀況,只需要漁民每日定期打撈上來拍照量測即可。成本低而且有效。

服創所的邱組長說:「這些感知器的損壞問題,是個成本問題,雖然說帶來的效益很高,但是若成本太高,漁民不願意採納也失去意義了。我們目前正在研發 9 合 1 的水質偵測盒子,成功整合完成之後,就可以準備量產,並且以銷售盒子加上連線月租費的方式來商業運作。我們目前已經非常接近完成整合,非常歡迎廠商來洽談合作」

漁民行為決策難以紀錄的困難

另外一個挑戰來自於漁民,部份漁民會自覺的紀錄每天觀察的水質以及環境指標,並且紀錄自己的操作策略和結果。但是,並不是每個漁民都會這樣操作,這時候,就需要引進 AI 人工智慧當中相當重要的 GAN (Generative adversarial network 生成對抗網路)技術。

GAN 會依據過去的資料,生成漁民的可能策略,也就是「猜」漁民的決策,用以補足漁民沒有輸入的行為決策。若是事後得到漁民補完,也不影響訓練資料集。

得獎技術量產化之後, 300%的生產效率不再是遙不可及

「數位分身」技術目前全球應用案例多運用於航太、製造業,目前只有台灣與荷蘭率先投入數位分身在智慧農業的研發。因此,「智慧農業數位分身」獲美國 R&D全球百大科技研發獎也是國內技術領先的證明。目前正在完成整合的水質監控盒以及整套解決方案,在產品化後預期提高生產效率 300%。

未來「數位分身」技術不只是可以應用於農業和養殖漁業當中,還可以擴展至原本仰賴「隱性知識」的產業當中,如製茶、漁業等等。由於全程數據化,品質不再是靠著經驗以及「看天吃飯」。藉此,可以提高農民的「智慧化監控」和「精準化生產」科技層次,除了提昇傳統農漁業的生產力,也很有機會達成永續經營,促成整個產業升級,提昇年輕人回鄉參與農漁業的誘因。

參考資料:智慧製造的關鍵拼圖!加速「數位分身」實現的創新感測技術-數位時代

推薦案例

【導入案例】巨量遙測空間數據AI分析雲端服務平台 使衛星遙測影像順利落地應用
巨量遙測空間數據AI分析雲端服務平台 使衛星遙測影像順利落地應用

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

【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

【導入案例】赫銳特科技VCSEL封裝元件瑕疵導入AOI檢測 提升產能效率20
赫銳特科技VCSEL封裝元件瑕疵導入AOI檢測 提升產能效率20%

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。