智能检测不再高不可攀 SICK Inspector 83X让制造业轻松导入AI 智能应用 影音
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智能检测不再高不可攀 SICK Inspector 83X让制造业轻松导入AI

  • 刘中兴台北

传统视觉演算法面临的挑战。SICK
传统视觉演算法面临的挑战。SICK

检测向来是生产线产品品质的把关者,不过近年制造业面临多重挑战,快速的生产速度、复杂的瑕疵类型,往往让传统影像处理技术难以应对,具备智能化特点的AI技术,成为上述问题的最佳解方,然而高昂的建置成本与大量专业需求,导致多数制造业对AI视觉检测系统抱持观望态度。

对此西克推出全新的SICK Inspector 83X视觉检测解决方案,台湾西克(SICK)视觉产品及应用经理陈帛钧指出,此方案采用创新的软硬件架构,可大幅降低导入成本和复杂度,满足台湾制造业多样化且快速变动的生产需求。

SICK Deep Learning Product Offering。SICK

SICK Deep Learning Product Offering。SICK

陈帛钧进一步解释,传统Rule-based的影像处理模式,往往难以应对复杂与产品外形多变、不规则的瑕疵类型,尤其是对瑕疵检测有极高要求的电子业和半导体产业,这类产业的制程精密、生产速度快、瑕疵类型微小多样,且对精度的要求极高,传统影像处理模式已无法因应。此外,当传统系统的检测算法,遇上很多的特徵需要处理,或是受工厂环境光线变化等外在因素干扰,造成影像特徵呈现不清楚,此时传统影像处理在做特徵提取的过程中往往会碰壁,很难找出有效的判断特徵,做出好的检测判断。而AI视觉检测技术,则可解决上述的挑战。

AI的自主学习能力,模型中End-to-end的自动特徵撷取功能,可有效克服环境干扰问题,因此成为近年制造场域的焦点技术。不过正如前文所述,AI系统需投资昂贵的GPU训练设备和建立AI软件开发工程师团队,再加上,开发到实际落地需经过冗长的软件开发、验证,AI模型的训练和部署等过程,致使中小型制造商,在采用先进视觉检测技术时困难重重。另外,即使当AI影像处理算法功能达成之后,影像检测系统还需要确保满足许多工业自动化产线的控制与信息的交握规格、光源控制等,如AI镜头还需满足与PLC以及其他工业通讯protocol 如EtherNet IP, Profinet, TCP/IP等兼容性,在缺乏灵活性的状态下,难以适应多变的生产需求。(2023 SICK AI Expo 演讲

为协助制造业善用AI提升检测效率,加速生产线快速导入AI降低生产瑕疵造成的成本,SICK推出了Inspector 83X AI镜头解决方案,此方案透过一系列创新的软硬件功能,解决视觉检测痛点。硬件方面搭载4核心内建处理器,提供强大的运算效能,特别适合高速产线的需求。陈帛钧指出,其边缘运算架构,可在镜头本体上直接进行AI模型的训练和推论,省去企业额外购置GPU设备的成本,集镜头、光源、镜头和AI演算法于一身的设计,则可大幅降低系统整合的复杂度,使用者可在20分钟内完成实际导入,为因应工业场域通讯需求,Inspector 83X提供两组Fieldbus Ethernet支持Ethernet TCP/IP、EtherNet/IP和PROFINET,以及Gigabit Ethernet等多种工业网络协议,轻松与各种工业控制系统对接。

软件方面,SICK的Inspector83X整合了SICK NOVA软件,提供制造业简单易用的AI视觉检测平台。NOVA的直观图形化界面,可直接在一般网络浏览器中输入IP后连上开启,可让无编程背景的操作人员轻松上手。Inspector83x AI镜头中内建的「分类(Classification)」和「异常检测(Anomaly Detection)」两种主要AI模型,则只需输入少量样本,就能在1分钟内完成模型训练。此外使用者还可藉由NOVA的模块化设计,除了AI的影像处理工具之外,还包含传统AOI的影像处理工具,可因应不同需求选择合适的工作类型进行算法的调整,以及AI模型训练。

灵活的ROI区域选择功能,可让系统自动聚焦检测特定区域,大幅提升工作的灵活性和与AI等算法的执行速度。陈帛钧特别提到,NOVA可支持边缘运算,无需依赖外部运算资源,由AI影像处理应用的End-to-end流程,从取图、数据标注、模型训练、模型评估、执行推论的整个过程,都可在镜头硬件设备内部全程完成。这样的特性,除了可更快让AI落地到工业生产线,也让生产影像控管的网安议题得到解方。

此外NOVA AppSpace平台的开放性特色,也能让工程师基于现有的影像工具API,针对不同需求定制化开发的专属的SensorApp应用程序,搭配SICK 数万种的传感器硬件安装上不同的SensorApp,提升传感系统扩展性(scalability),创造SICK Appspace工业传感器的开发者生态系(SICK Appspace Ecosystem)。

SICK Inspector 83X在全球市场已有多项应用实绩,台湾主要用于电子制造、半导体等产业,应用内容则包括电路板焊锡、电子产品组装、晶圆制造等瑕疵检测等,除了电子业外,欧洲的食品、生技、消费品等领域也有业者导入。

陈帛钧最后指出,善用AI技术提升视觉检测效率,已是确保产品品质的重要策略,兼具简单易用图形化界面设计、快速简单模型训练、灵活区域选择功能、边缘运算架构、开放性架构等特色的SICK Inspector 83X,将可协助制造业者以有限的成本与资源,使用AI视觉技术,轻松升级检测作业,从而顺利扩大产能、提升企业获利能力。