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远程监控检验机器人 成疫情间品管解方

疫情让工厂更能接受人工智能检验技术。法新社

疫情期间航班停飞、国境关闭,让许多工程师无法再亲自前往客户工厂处理品管问题,因此有越来越多厂商开始利用人工智能(AI)镜头,执行产品检验的工作,而深度学习技术的发展,也大幅提升了系统部署的便利性。

据The WIRED报导,COVID-19(新冠肺炎)疫情爆发前,多数制造商在资安考量下,并不希望外部厂商联机到自己的制造设备。然而随著疫情爆发,各地交通往来受阻,厂商对于远程监控的接受度也逐渐提升。

英国的P2i是一家智能型手机纳米防水涂层技术厂商。过去客户如果遇到品管问题,P2i便会派出工程师前往客户工厂处理。在疫情期间,P2i引进了Instrumental公司的智能镜头系统,在客户的工厂内负责产品瑕疵检验。P2i将Instrumental智能镜头安装在纳米涂层设备周围,一旦流程出现错误,算法便会发出警报。

P2i营运长Neal Harkrider表示,透过Instrumental的智能镜头系统,P2i可随时从远程调整生产设备的容错率。这套系统已成为P2i主要的质量管制手段,目前结合Instrumental侦测技术的P2i设备,已进驻5间客户工厂。

此外,丰田汽车(Toyota)位于美国印第安那州的制造厂,正准备引进Elementary Robotics的机器人系统。之后员工只要拿出物件,镜头便会在物件周围移动,从各个不同的角度进行检验。一旦通过AI许可,物件便可安装到车辆上。

成立于2017年的Elementary Robotics一直到最近才脱离秘密模式,并宣布透过A轮融资筹到了1,270万美元。Elementary Robotics的检验系统价格低廉,且所需的训练资料量也相对较少。客户只要将几十个物件影像寄给Elementary Robotics,就能完成算法的训练。

事实上,制造商利用计算机视觉检验产品已有很长一段时间,但这类技术要辨识出瑕疵,需依赖手工的编码规则,因此不仅部署费时,要调整也相当困难。然而近来在深度学习这类AI技术的帮助下,检验系统只要经过足够的样本训练,便能迅速找出与标准范本不同,出现瑕疵的产品。

Cognex等传统计算机视觉系统业者,已开始强调产品的机器学习功能。另外还有一些新创公司,则以便于使用与部署的现成侦测系统为卖点。

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