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工业物联网与智能制造专辑

透过视觉检测让生产更加智能化

台湾IBM云端事业部云端策略副总经理张瑞源。

因应工业4.0所带起的智能制造趋势,许多IT业者也纷纷提出对应的解决方案。如IBM提出的「认知制造技术」,就是结合了工业4.0中的感应器、机器人与资料撷取,以及Watson的机器学习与进阶资料分析的成果。由于Watson被用来处理和分析各种结构化和非结构化数据,在视觉识别方面有得天独厚的优势,也让IBM视觉检测(Visual Inspection)系统变得更加有效。

IBM使用数百万张组装在线的产品图片来训练认知视觉系统,可以侦测肉眼看不到的细微瑕疵,也能避免成本高昂的生产错误,应用范围从晶圆缺陷、电路板、手机表面扫描、汽车涂装甚至行进中火车的异常现象等无所不包。

台湾IBM云端事业部云端策略副总经理张瑞源指出,IBM视觉检测落实在工业自动化上,可运用Watson的认知能力,来检查及分析零组件和产品的制造质量,并将缺陷模型部署到生产在线,再透过高解析相机捕捉图象,与资料库比对,可快速识别缺陷,并产出质量指标。

张瑞源指出,现今的制造业普遍都会遇到人力缺乏,但质量改善要求却愈来愈高的难题;自动化和IT的发展,也让产品制造过程更加高效和一致。伴随而来,业者必须面对如何缩短检查时间、提高产量、改善制造流程等问题。

与传统肉眼检视相比,IBM视觉检测能在毫秒内完成,更能识别微小的产品缺陷,如划痕或是针孔大小的孔洞,让检测结果更精准。还能透过缺陷模型提供一致的检测标准,减少人为错误,缩短停机时间。

事实上,IBM已在视觉检测系统的测试中,见证到能够有效减少制造瑕疵。以汽车烤漆为例,它是汽车制造业最昂贵的步骤之一,且占了半成品库存的40%。导入IBM视觉检测之后,工厂就能进行视觉分析,协助制造业者减少80%检测时间,并减少10%来自烤漆过程的瑕疵。

而在要求精密度极高的科技制造业应用方面,张瑞源指出,IBM已于一家位于广州东莞的LCD面板厂完成验证,判读准确率可达95.26%,并可以减少50%?70%的人力,遗漏比例少于2%,完全符合业者需求。

至于要如何透过影像判读,张瑞源建议业者可以先准备好一些用来做好坏对比的图片,格式可以是.jpg、.png或.bmp,才能在部署系统时,创建缺陷分类并预期可能出现的缺陷类型。这些描述缺陷的讯息和图片集,会提供给数据科学家,产出深度学习训练认知模型,让机器自主学习,再用人工帮忙设计脚本及提升判读正确率。

数据科学家完成模型建置后,管理人员就将服务器连接到超高画质数码相机,至工厂的特定检查点。培训时间因产品而异,但制造商可以在一天之内启动,并达到一定程度的可靠水平。系统被训练好之后,在检测某些缺陷模式时,一旦拥有足够的讯息就会发出警告。

张瑞源表示,有些业者甚至会希望视觉检测都能完全以AI为主,不用依赖人工帮忙设计脚本,但两者其实互不影响。IBM提供的是SaaS的服务型态,可以在云端服务建立视觉检测的训练模式,这套模式未来可以延伸AI服务,该系统相当容易扩展,只要透过以云端应用为基础的培训和管理工作流程,就可以部署任意数量的制造检验站。

但由于AI平台需要的人才、技术,对目前许多业者而言,仍然较为困难,技术门槛不但比较高,还需要很多投资,更有时间上的压力。张瑞源建议业者,不妨可以先建立视觉检测模型,不需要一次到位,尝试用别的方式来判读提高良率,就能帮助各产业的制造商获得认知洞察的能力,可有效解决问题,提升生产线质量,并提高生产量。

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