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AI影像视觉技术 实现厂区与产线自动化

2020/10/08 - DIGITIMES企划

综观AI深度学习领域,影像辨识一直都是最容易展现成效的技术项目,因此不论放眼智能制造、智能零售乃至智慧城市等各种场域,AI影像视觉始终是最受关注的应用题材之一。着眼于此,在监控摄影机、NVR、VMS业界素有高知名度的利凌企业,近年来积极投入AI、云端的技术研发,也逐步在工业自动化领域崭露成果。

利凌产品经理胡志刚表示,AI影像视觉在于工业自动化的关键应用,主要落在两件事,一是厂区自动化,另一是生产线自动化。关于厂区自动化,利凌于两年前从AI车牌辨识开始投入,期初引进国外引擎、自己慢慢刻程序码,后来直接引用套件,加快解决方案开发速度,迄今已累积多达44万笔车牌资料库,辨识准确度高,因而获得愈来愈多企业用户青睐,甚至要求延伸发展其它加值应用,例如AI车牌辨识搭配违规侦测、口罩侦测、安全帽侦测或门禁控制等等,利凌也顺应客户期望,藉由自身的研发能量逐一予以实践。

此外针对生产线自动化部分,利凌已发展出诸多AI影像应用方案。胡志刚指出,以炼钢厂为例,利凌将视觉辅助功能做进台车,透过由上而下的视野,俯看转炉、电炉等关键制程的运行状态,已从早期的慢速杂质检测,进化到高速的杂质检测模式,假如炉内存有杂质,且触及摄影机内建的警戒线,就会立即触发告警。利凌更发挥创意巧思,将原本适用于POS的「影像+扫码」的集成辨识功能,转而运用在流水线、出货区等场域,实时识别所有进来或出去的货物,避免在品项、质量或数量上出现失误。不仅如此,现阶段已有高科技制造商引进此技术,用于PCB检验;另有机场将之导入于输送带,针对返国、中转的行李物件进行分流。

胡志刚接著说,目前利凌正在进行「AI+AOI」解决方案的开发,意在解决零件比对问题。他进一步解释,藉由AI辅助AOI,通常是为了满足两类常见需求,一是入料检验,旨在防止供应商擅改零件却不告知,另一种则是许多高科技制造工厂频繁需要执行的PCB瑕疵检测。

截至目前,利凌仍藉助计算机来辨识车牌、安全帽等标的物,但有用户反应,尽管现今的CPU、GPU运算力甚强,辨识的速度与精度不错,但成本偏高;该公司考量用户对此确实有所疑虑,决定采纳一些用户的提议,将AI置入摄影机内,现正着手进行相关开发作业,预计年底达成目标;然而利凌的着眼点,并不只是推出几款带有AI功能的摄影机产品,而是期望在明年(2021)中旬以前,让所有产品都被融入AI,个个皆可直接支持警戒线侦测,一旦至此,智能工厂所需要的基础边缘运算能力,都可凭借利凌的产品加以实现。


图说:利凌企业产品经理胡志刚。