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Landing AI聚焦智能制造 力推五大常见瑕疵检测方案

Landing AI副总裁王冬岩近期在台向外界推广目前聚焦于5种制造业常见的瑕疵检测方案。NVIDIA

由Google大脑共同创始人暨前百度首席科学家吴恩达(Andrew Ng)一手创立的知名新创公司Landing AI ,以协助企业快速导入AI,实现商业价值为任务,并宣告要从制造业开始。而Landing AI今年招揽AI专家王冬岩(Dongyan Wang)负责战略转型,而近期他也在台向外界推广Landing A I目前所聚焦的5种制造业常见瑕疵检测方案。

吴恩达今年三月宣布,招揽AI专家王冬岩成为Landing AI的AI战略转型副总裁,将负责与客户对接以及战略伙伴的合作,以协助企业转型。而在加入Landing AI之前,王冬岩也曾是美的集团全球AI负责人。甫一上任,王冬岩便积极拓展市场,在Landing AI强打的智能制造领域中,也相中台湾制造实力,近期在台向外界推广旗下聚焦于瑕疵检测的5种AI方案。

吴恩达指出,AI的发展,能够改变人类食衣住行等各方面生活,并让人类从重复性的精神劳动中解脱,因此,Landing AI 选择两个落地领域,分别是制造业和农业。吴恩达指出,AI很适合用来解决制造业目前面临的挑战,例如质量和产量的不稳定、无法充分发挥弹性的生产线设计、产能管理不够,以及不断上涨的生产成本等。而在农业应用上,他则认为AI可以让农民的工作更有效率。

在制造端,Landing AI的解决方案目前聚焦于视觉检测领域。王冬岩指出,之所以将视觉检测作为市场切入点,主要是因为看好该方案是产业AI化最好实践与落地的应用,基本上,只要配备摄影机,串接数据,很快就可以凸显其商业价值,相较其它应用方案,瑕疵检测的回收效益更加快速。

目前Landing AI的视觉检测应用所聚焦的5种制造业常见检测工作,包括液体与气体的泄漏、微小颗粒追踪和侦测、表面工艺检测、透过几何图形识别瑕疵以及不同微小零件的分类等。而不同型态的视觉检测,其所适用的场域都不尽相同,而检测手法也略异。

举例来说,Landing AI开发针对液体与气体的泄漏侦测,可应用于如汽车制造商检测汽车底盘有无漏油瑕疵,甚至可透过车主回馈的少量图片生成大量数据训练瑕疵模型。而气体侦测则可适用于生产压力设备之厂商惯用的水箱测试手法,用以侦测水中是否有微小气泡产生,或是食品、药品的真空测试。

而表面工艺检测则是最大一类的瑕疵检测应用,尤其此种检测与台湾电子制造业息息相关,象是判断电子零件上的针脚是否弯曲、偏差或焊接处的瑕疵。不仅电子零件,还可适用于金属、木头、纤维、玻璃等表面检测,可侦测出包括刮痕、裂痕、空洞、髒污等的瑕疵。此外,透过形状与图案等的几何图形识别,也可将其运用在电子组装中的缺件侦测。

不同微小零件的分类,则是可适用于生产数千种零件的制造商,由于每种零件的外型太过相似,往往外销出口到货时,客户拆箱检查才发现寄错零件,王冬岩指出,通常此种情况下,不仅制造商需得重新寄送正确零件,错误零件也不见得会招回,如此一来一往需承担不少损失,对制造业者来说如能透过主动分类,或可减少错误率。


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