AI瑕疵檢測加上輔助品質決策方案 讓製造工廠效率激增

華碩電腦智慧解決方案研發處處長賴哲宏。

去(2019)年11月，華碩電腦成立智慧物聯網事業群(AIoT BG)，作為發展AIoT事業的核心單位，將連結公司內外部的資源、團隊與夥伴，打造各應用領域的創新智能解決方案；而智慧製造，也在AIoT BG版圖之內。

華碩電腦智慧解決方案研發處處長賴哲宏表示，針對製造業關注的品質議題，華碩已發展三種AI方案，藉以發揮瑕疵檢測、物件辨識、動體偵測等功能。

首先是「人工智慧電腦視覺瑕疵檢測」，標榜內建華碩獨家視覺辨識技術，僅需少量資料便可建立高精準度模型，且容許待測物方向不拘、減少檢測工序。賴哲宏說，此項方案即是AOI加上AI，差別在於把AOI慣用的Rule-based判斷機制，改為AI演算法，並搭配提供資料標記、訓練建模及驗證模型等相關工具。

華碩以上述技術為基礎開發多項產業應用方案，「智慧沖壓瑕疪檢測」就是其中一例。以往沖壓設備經常有不預期瑕疪產生，導致生產成本增加；如今只要透過AI即時檢測，即時回饋生產資訊，便可協助產線管理者快速掌握異常事件，立刻調整模具、減少瑕疵品數量。

其次為「人工智慧電腦視覺物件辨識」，亦是標記、訓練、驗證、部署的一站式方案，擅長在流水線辨識瑕疵，應用情境包含燈座瑕疵檢測、包裝段缺件檢測等。

再來是「人工智慧波形檢測」，內建華碩獨家的AI波形檢測技術，且擁有多項獨到功能，譬如僅需3~5個30秒資料、就能建立精準模型，使用i7等級CPU、1分鐘完成訓練，專精於動件的類比訊號源(例如聲音、振動、電壓、電流...等等)之檢測，且可同時監測三軸振動訊號。

「華碩希望讓大家享用AI，但無需特別籌組團隊，費心採集類比訊號、進行模型訓練，」賴哲宏說，一旦引用華碩AI波形檢測方案，將有助工廠省下2~4個品檢人力，確保品檢標準更客觀一致，且檢測數據可溯源，便於做為製程改善的參考依據。較為常見的應用情境，即是風扇或設備馬達的聲音/震動異常檢測，可避免這些動件突發停機而釀成換線、停工、原材報廢損失，不僅如此，還可幫助用戶利用科學化波形分析，及早找出機台、馬達應當保養或更換的時間點，精準排定維修時程，讓設備使用率極大化，連帶減少停工待料時間。

此外華碩也提供統計製程管制(SPC)解決方案，主要特色在於「可視化」(視覺化設計、搭配不同圖形分析方式以適用不同的訊號源)、「趨勢分析」(可針對監測訊號定義監測上下限、讓產線主管及早發現潛在問題和趨勢)，以及「易於整合」(支援RESTfulAPI、可整合到既有MES/品質管理系統/第三方軟體)。