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断链之后
 

机器视觉突破 AI隐形眼镜检测保卫透明材质产品免缺陷

LEDA Technology执行长黄哲瑄(左)与技术长黄玺轩(右)均指出,AI机器视觉不但可让产品质量稳定,其数据也可作为制程改善的依据。DIGITIMES

检测是产线最后一环,对制造业而言相当重要,业者都会在此环节编派足够的人员,为产品质量把关,不过人力有其极限,检测容易产生疏漏,为了解决此一问题,LEDA Technology(乐达创意科技)采用了凌华科技的机器视觉设备,打造出智能检测解决方案,并将此方案应用于隐形眼镜制程,LEDA执行长黄哲瑄指出,此方案除了可透过机器视觉快速找出产品瑕疵外,也可在单机上撷取数据并进行AI的训练,持续强化其辨识精准度。

LEDA从影像处理起家,近年来智能化成为制造业趋势,因此除了影像技术外,也投入AI的研发,将所撷取的影像数据累积回馈给系统,作为制程改善的依据。目前LEDA的技术开发与系统应用多为制造领域,包括LED、金属工件、隐形眼镜的瑕疵检测,其中隐形眼镜制造更是LEDA在AI机器视觉中,技术难度最高的代表作。

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LEDA Technology(乐达创意科技)采用了凌华科技的机器视觉设备,打造出智能检测解决方案。

黄哲瑄表示,在美观与便利需求下,消费者对隐形眼镜的需求与日俱增,为了因应庞大的市场需求,产线的生产速度相当快,由于隐形眼镜是透明材质,一般机器视觉系统难以检测,目前多以人力方式作业,而且有别于一般产品的抽检方式,隐形眼镜的检测往往是全检。大量快速生产加上全捡,让产线的检测人员每天必须目检4,000片左右体积微小的隐形眼镜,导致其误检与漏检率居高不下,LEDA的系统,就透过凌华科技硬件平台与其专业团队的支持,顺利为客户提升检测效能。

技术长黄玺轩指出,制造系统要提升效能,就必须降量降低产线中的变异,才能正确而稳定的产生数据,再透过此数据调整制程,使其效益最佳化。而就目前来看,人工检测是产线中最不稳定的因子,尤其是需要大量检测的隐形眼镜产线,因此LEDA先以机器视觉系统替代人力,并将系统所取得的数码化数据应用于AI算法,由底层往上建构起智能制造系统。

LEDA的隐形眼镜AI机器视觉检测方案,采用凌华搭载Intel Movidius加速器与最新第9代Intel Core i7处理器的EOS-i6000系列视觉系统,支持Intel OpenVINO。由于预装验证过的AI开发平台,可减少测试与集成工作,从而大幅降低了系统的开发时间,EOS-i6000也针对AI机器视觉应用,优化硬件设计,并广泛支持,可满足各种深度学习应用,此外在功耗、散热与兼容性方面,此平台也都经过验证,是智能制造系统中最佳的边缘设备。

黄玺轩表示,由于制造现场的产线复杂且设备种类多元,系统厂商过去在为客户布建机器视觉时,必须不断测试各种工业相机,各品牌工业相机的规格特色都不同,一但测试结果不佳,工程团队就必须重新学习了解下一个安排测试的相机,直到成果符合系统需求为止。内建GigE相机接口、取像APP的EOS-i6000系列与独家的ADLINK Edge开发套件,则可简单快速的串接设备与云端,让LEDA团队可专注于算法开发,缩短系统上线使用时程。

透过凌华的协助,LEDA成功开发出隐形眼镜生产专用的AI机器视觉系统,此系统可设定产品的瑕疵标准,并以此标准精确检测产品,解决过去人工目检的误检与漏检率偏高问题,设备所记录的数据也成为产品履历,提供客户使用。除了精确检测产品之外,LEDA的系统也善用EOS-i6000系列,为客户建构出具备深度学习功能的系统。

深度学习的精准度,除了来自算法之外,数据更是关键,因为唯有高质量与足量的数据,才能让训练模型的成果更精确。不过制造系统的功能有限,过去要为客户建构AI系统,必须先在制造端累积一定的数据量后,再带回内部训练,如此不断来回往往拉长了系统上线时程。为了解决此问题,LEDA藉由EOS-i6000的强大效能,让机器视觉系统可在厂房内就地撷取数据,并与客户的服务器连结,进行深度学习的训练。

黄哲瑄表示,在隐形眼镜的智能检测系统建置初期,LEDA先以人力与AI搭配,由资深检测员纠正AI错误之处并加以标记,藉此建立AI深度学习算法的逻辑规则,同时累积数据量,让AI机器视觉的精准度可持续进化。

LEDA为隐形眼镜客户打造的AI机器视觉检测系统已上线使用,系统可在短时间内成功落地,黄哲瑄认为凌华的全力支持是关键因素。他指出目前市场上的AI视觉硬件平台的选择相当多,不过同时具备AI与机器视觉两端专业者少之又少,凌华不仅深耕机器视觉多年,内部也有AI专家团队,在合作期间充分支持LEDA,大幅减少了系统的开发时程与成本,未来双方也将保持紧密互动,协助客户打造合身的智能化系统。

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