无尘室环境再进化 AI视觉为半导体、面板业者消弭潜在危机

越来越多业主责成厂内团队开发AI监控模型，以识别作业人员进入无尘室前在风淋通道的行为是否合规，若有违规情事，便可随即连动告警机制。凌华

包括半导体、面板制造等护国神山等级产业，皆会设置无尘室，以避免产品在生产过程中遭受微生物、悬浮颗粒、化学挥发性气体或灰尘等污染物的影响，进而造成良率下滑、酿成可观损失。

不可讳言，上述制造业期盼获得的高洁净度，不单只靠无尘室这个隔绝空间，还得依靠相关作业人员遵守清洁规范，意即在进入无尘室前，需确实穿戴无尘衣/帽/鞋，同时要在风淋通道上举起双手，接受洁净空气吹淋衣服表面附着的尘埃颗粒。尽管有此规定，仍不时有同仁并未确实举起双手，抑或快步走过风淋通道、未左右转圈、接受风淋洁净的时间过短，以致对产品良率造成影响。

为杜绝违规现象，越来越多业主责成厂内团队开发AI监控模型，以识别作业人员在风淋通道的行为是否合规，若有违规情事，便可随即连动告警机制，及时要求人员接受完整清洁程序。但碍于发展这个模型的难度偏高，以致许多专案陷入难产，幸而凌华科技的NEON AI智能镜头适时助攻，让不少专案重见曙光、顺利落地。

AI工程师不懂影像？恐拖慢程序开发节奏

凌华科技智能视觉事业中心协理杨家玮表示，其实大多数厂端AI工程师，都是自动化工程师出身，近年才调整职务；就算经过几年的淬链、已养成一定的AI功力，但肯定不懂影像，例如不懂得如何选镜头、选光源，也不懂得镜头设定方式。因此他们要开发取像程序，当然会有亟待克服的学习门槛。

但考验并不仅止于此。包括环境限制(例如无尘室内不允许钻孔，布线越少越好，空间有限，也不容许风扇转动、以免累积灰尘）、确保系统可靠度、实时DIO等，每一个环节似乎都有执行上的困难。

凌华科技智能视觉事业中心解决方案技术主任林才盘指出，从这些AI工程师惯用的开发程序，就注定此事不会是简单任务。因为他们不可能直接在无尘室环境开发程序，因此需要先录一段影片，再依据这段影片撰写测试程序，里头会融入必要的姿态判断逻辑，用来识别人员的判断人员的行为究竟是Pass还是NG；等到确认测试无误后，再想办法结合边缘装置及镜头，并将其布署到场域，过程可谓耗时费工。

善用EVA SDK套件 短短两周内实现专案落地

导入NEON AI智能镜头后，AI团队仅需开发一支推论程序，就能借助EVA SDK(为NEON AI镜头内置的边缘视觉分析软件开发套件)所提供的清晰功能方块指引，轻易将脑袋中的逻辑具像化，并以最快速度把逻辑加入程序当中，另外也能迅速将影像来源从录影切换到镜头；所以凭藉同一支程序，既可满足测试需求，后续也能满足实际场域平展需要。具体来说，用户利用EVA SDK内建的可视化EVA IDE，即可将繁琐的开发流程转化为直觉的流程图，然后依序摆上不同的功能方块，在短短两周内实现专案落地目标。

至于环境限制部份，NEON AI智能镜头也能帮上大忙，主要因为它是镜头结合电脑的All-in-One设备，只需配置1条网络线、1条电源线即可，迎合业主「要求布线越少越好」的期望。再者NEON标榜易于安装，支持VESA标准安装界面，用户可从市场上轻易找到不同的机构来完成它的架设作业，所以根本没有钻孔必要。更重要的，NEON采取无风扇设计，本来就没有累积灰尘的疑虑。

另外，过去AI工程师利用坊间的开发板、Webcam自行开发程序，经常因不明原因导致推论信赖性不佳，甚至造成掉张现象，而且还需要辛苦开发 I/O控工艺序，以便于实时触发三色灯或语音广播等告警机制。在导入NEON后，两周内顺利完成取像、验证到加入演算法等前置作业，并且快速架设完毕，此后就提供稳定不掉张的取像、稳定的推论时间，加上EVA SDK内建I/O Control Plug-in，让AI工程师能以Low-Code方式建立I/O控制逻辑。

经由NEON搭配EVA SDK产生明显助益后，可望为业主带来重大价值。根据多数用户反应，透过AI监控，确实让人员心生警惕、不敢再忽视清洁规范，因而确实接受风淋洁净，使得落尘量骤减80%，大幅消弭影响良率的因子。

杨家玮指出，经由客户良性的反馈，凌华备感欣慰，期许开发更多「有助降低学习曲线」的小工具，帮助客户加速启动AI视觉应用；且不仅在推论端，未来在训练端，也会出现这样的小工具。此外凌华亦将持续举办AI学院深耕课程，借此培育更多擅于开发AI视觉解决方案的人才。更多信息请上请参考官方网站。