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智慧視覺檢測 減少智邦7成瑕疵誤判率

日期:2019-05-10

製造業出現回流潮,智邦新廠也將在今年第2季啟動生產,面臨現今製造業共同的問題:缺工,智邦早在2015年便開始投入開發AI,並將成果導入檢測流程中,彌補人力短缺的問題。

智邦近日在公開活動中分享智邦近年投入智慧製造的成果。並表示,現在智邦在智慧製造發展上是從兩大構面切入,一是提高檢測效能,二是優化生產流程。過去智邦與上下游供應鏈夥伴,為滿足客戶要求的交期,並達成「零檢出」目標,花費許多心力進行品檢的優化工作。

而新廠將於今年第2季進行生產的智邦,在擴廠過程中也面臨與其他工廠一樣的缺工問題:品檢人力的匱乏,包含智邦與供應鏈夥伴都在面對,如何在最短的生產週期中,以「零檢出」生產並淘汰不良品。

智邦同步網羅上下游供應鏈業者需要,從智慧視覺檢測需求著手,切入智慧製造,將AI導入品質檢測流程,改善過去品檢過程佔用許多人力與時間的生產挑戰。

智邦也將其智慧視覺檢測平台分享給上下游供應鏈,協助廠商精進,提升整體網通產業的智慧製造實力。

此智慧視覺檢測除了應用於智邦的包裝出貨檢驗外,也包括上游PCB廠商所廣泛使用的AOI檢測,以及機構件瑕疵檢測等。

以AOI檢測為例, PCB產業對於良率要求甚高,在AOI的參數設定上非常高規格,些微光影的影響都易導致設備異常敏感,產生誤判過篩現象,NG機率高達7成,目前產業的作法仍是採取人力投入二次複檢,而平均1條產線,業者就要多花4個人力。

為補AOI檢測的缺失,智邦開發智慧影像辨識運算系統,針對瑕疵進行分類,將AI影像辨識整合AOI檢測減少過篩機率,而AI無法判別的瑕疵,再由少數人力進行檢查。經過智邦工廠實證,已可大幅減少7成的誤判率,簡化了複檢流程,更提升了品檢作業效能。

在導入智慧視覺檢測的過程中,智邦也面對不少困難,當初智邦投入不少人力與時間與協力廠商進行資料對接,其中也與市面上許多不同規格的AOI機台整合,或是將機台修改資料格式。歷時1年多的磨合,目前智邦的智慧視覺檢測系統已具備了能成功與多數台灣業者的AOI設備機型進行資料對接的能力。

目前少量多樣的生產趨勢,也為智慧視覺檢測帶來另一挑戰。AI的關鍵首先在於資料庫的充實,樣本是要充足才能提高檢測準確度,而智邦屬於少量多樣模式生產,此生產模式的問題在於不易蒐集與累積數據,造成樣本資料的缺少。對此智邦也與清大團隊及工研院合作開發影像增量技術,以少量瑕疵模型透過演算法創建新的瑕疵樣本,藉以加強訓練模型的準確性。