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如透視般看穿一切 雲科大IRIS瑕疵檢測精準定位

日期:2020-10-08

表面瑕疵檢測對於產線上的效率提升、產品上的品質把關有著極大貢獻,國立雲林科技大學智慧辨識產業服務研究中心(以下簡稱IRIS)將於第二十屆全國AOI論壇與展覽設立攤位,展出五項表面瑕疵檢測的智慧辨識技術,展現中心強大的AI研發能量。
其展出技術如下:

技術一、記憶體模組產品外觀缺陷檢出技術
記憶體模組產品外觀缺陷檢測技術,是以深度學習網路架構進行AI模型的訓練,發展「瑕疵影像分類技術」的AI技術,瑕疵分類正確率達99%以上,有效解決傳統光學檢測設備誤判率太高、需要大量人工複檢的問題,也已導入中部地區最大的記憶體封裝廠。



記憶體模組產品外觀缺陷檢出技術──異常位置檢測

技術二、應用於輪胎瑕疵檢測之影像前處理--融合深度影像及彩色影像之校正方法
該技術將三維影像強化並融合二維影像,所用系統結合雷射位移與高速彩色攝影機,找出輪胎表面的深度變化,有效改善輪胎表面因黑色造成擷取資料困難的問題。





應用於輪胎瑕疵檢測之影像前處理--融合深度影像及彩色影像之校正方法──比對結果、融合結果

技術三、基於點雲資訊之隧道瑕疵檢測
該技術透過LiDAR蒐集隧道表面雷射點雲,移除角度與距離的影響因素,將大面積檢測圖像進行切分量測,做出更加精確的檢測結果,並突破傳統思維,將複雜的3D檢測圖像轉化為2D強度影像,化繁為簡,能夠快速且準確的標記出隧道滲水處及面積,提升隧道檢測的作業速度。









基於點雲資訊之隧道瑕疵檢測──標記出隧道瑕疵的區域

技術四、高光譜訊號之皮革瑕疵檢測
該技術透過FX10與FX17線掃式的高光譜相機進行取像,提取感興趣區域,藉由極值正規化將影像數值轉換到0到1之間以及最小噪聲轉換,利用濾波消除皮革檢測影像上的雜訊,並選取瑕疵影像,透過高光譜演算法及大津演算法切掉多餘的背景。





高光譜訊號之皮革瑕疵檢測──辨識結果

技術五、薄膜電阻基板堆疊自動計數
該技術以機器視覺來實現薄膜電阻基板數量量測。本系統主要特色在為利用多相機進行取像縫合,以便能在20cm的堆疊基板高度下,達到近100%的計數正確率,適用的單片基板厚度為0.18mm。此系統沒有任何的移動元件,因此無機台校正的問題。








薄膜電阻基板堆疊自動計數──數片機機台外觀

而智慧辨識產業服務研究中心除了展出技術攤位,也會在展覽當天進行新品發表會,即10月29日13:30-13:50於國立交通大學內的國際會議廳發表AOI瑕疵檢測創新技術「基於點雲資訊之隧道瑕疵檢測」,屆時歡迎各位貴賓蒞臨與參觀,一同感受IRIS強大的AI研發能量。