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。

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。

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。