AI影像視覺技術 實現廠區與產線自動化

利凌企業產品經理胡志剛。

綜觀AI深度學習領域，影像辨識一直都是最容易展現成效的技術項目，因此不論放眼智慧製造、智慧零售乃至智慧城市等各種場域，AI影像視覺始終是最受關注的應用題材之一。著眼於此，在監控攝影機、NVR、VMS業界素有高知名度的利凌企業，近年來積極投入AI、雲端的技術研發，也逐步在工業自動化領域嶄露成果。

利凌產品經理胡志剛表示，AI影像視覺在於工業自動化的關鍵應用，主要落在兩件事，一是廠區自動化，另一是生產線自動化。關於廠區自動化，利凌於兩年前從AI車牌辨識開始投入，期初引進國外引擎、自己慢慢刻程式碼，後來直接引用套件，加快解決方案開發速度，迄今已累積多達44萬筆車牌資料庫，辨識準確度高，因而獲得愈來愈多企業用戶青睞，甚至要求延伸發展其他加值應用，例如AI車牌辨識搭配違規偵測、口罩偵測、安全帽偵測或門禁控制等等，利凌也順應客戶期望，藉由自身的研發能量逐一予以實踐。

此外針對生產線自動化部分，利凌已發展出諸多AI影像應用方案。胡志剛指出，以煉鋼廠為例，利凌將視覺輔助功能做進台車，透過由上而下的視野，俯看轉爐、電爐等關鍵製程的運行狀態，已從早期的慢速雜質檢測，進化到高速的雜質檢測模式，假如爐內存有雜質，且觸及攝影機內建的警戒線，就會立即觸發告警。利凌更發揮創意巧思，將原本適用於POS的「影像+掃碼」的整合辨識功能，轉而運用在流水線、出貨區等場域，即時識別所有進來或出去的貨物，避免在品項、品質或數量上出現失誤。不僅如此，現階段已有高科技製造商引進此技術，用於PCB檢驗；另有機場將之導入於輸送帶，針對返國、轉機的行李物件進行分流。

胡志剛接著說，目前利凌正在進行「AI+AOI」解決方案的開發，意在解決零件比對問題。他進一步解釋，藉由AI輔助AOI，通常是為了滿足兩類常見需求，一是入料檢驗，旨在防止供應商擅改零件卻不告知，另一種則是許多高科技製造工廠頻繁需要執行的PCB瑕疵檢測。

截至目前，利凌仍藉助電腦來辨識車牌、安全帽等標的物，但有用戶反應，儘管現今的CPU、GPU運算力甚強，辨識的速度與精度不錯，但成本偏高；該公司考量用戶對此確實有所疑慮，決定採納一些用戶的提議，將AI置入攝影機內，現正著手進行相關開發作業，預計年底達成目標；然而利凌的著眼點，並不只是推出幾款帶有AI功能的攝影機產品，而是期望在明年(2021)中旬以前，讓所有產品都被融入AI，個個皆可直接支援警戒線偵測，一旦至此，智慧工廠所需要的基礎邊緣運算能力，都可憑藉利凌的產品加以實現。