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一天自動檢查10萬高爾夫球 慧穩科技是如何通過AI深度學習實現

來源:bnext 發布時間:2020-04-30 09:04:18 作者:責任編輯

一臺高爾夫球AI 光學檢測設備,一分鐘可以完成四十顆球的檢測,不僅達成廠商一日十萬顆球的標準,高爾夫球品檢的速度更提升了四到六倍。此外,藉由AI 深度學習,還可以快速地轉移這套系統運用至其他高爾夫球制造廠商,因為深度學習有個特點是可以轉移學習,盡管是不同制造商,只要是相同產品,檢測數據只復制后要做些微調即可。

 2016 年,Google DeepMind 的AlphaGo 圍棋軟體戰勝世界棋王李世乭受到全球矚目,使得人工智慧一詞廣受熱議,人工智慧于生活中實際應用的可能性也開始被廣泛討論,當時,仍在科技業就職的林耿呈看到新技術的誕生,看好這波趨勢的他向公司提出可透過深度學習取代舊有方案,然而礙于當時人工智慧的技術確實還不完整,立即的商業價值也尚未浮現,因此未被采用。

 

在前公司受挫的經驗,非但沒有絆住林耿呈發展AI 以及深度學習技術的決心,反而成為他辭職創業的動機,同年,他結識于半導體工作的共同創辦人陳逸華(Eagle),便于2016 年共同創辦了慧穩科技,決心以AI 影像辨識作為創業題目。

 

 

自動檢測高爾夫求質量

 

之所以以影像辨識作為創業主題,也與創辦人林耿呈過往學經歷相關,畢業于“中央”大學電機博士班的他,具有影像處理、深度學習、類神經網路等專業,曾前后于研華科技、大元科技擔任研發工程師,同時也于勤益科技大學擔任講師。在產學界的經驗與觀察,讓他認知到:近年來及學界都在探究智慧城市,尤其在2019年起正著重于智慧工廠,而就目前而言,許多工廠需要解決的立即性問題為品檢的良率與效率,而我們認為透過深度學習可以達到這件事。

 

所謂深度學習即是運用統計學、演算法的方式分析數據,并且使機器從中學習、判斷或是預測某個場景中的指定事項,和過去自動化的邏輯不同,深度學習不是倚靠人為編寫特定程式碼使得使機器完成某項任務,而是以數據及演算法驅動,讓他學習如何分辨和執行任務,例如:透過數千張的瑕疵品影像教會機器判斷何謂瑕疵,并使機器能自動判斷,挑出不良品。

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制造商欲升級工業4.0 品檢卻成痛點

近年來因應工業4.0 政策,投資機械產業使其不止自動化、還要逐步走向智慧化生產,因此導入AI 影像辨識系統是為智慧化的第一步。過去工業制程當中最重要的其中一個步驟為品管檢測,過去品管多為人工完成,然而當工人處于長期工作的狀態下容易因不堪負荷而降低品檢的良率,因此若能透過AI 影像辨識取代目測,便能解決高效能但成品良莠不齊的狀況。

 

雖現有半導體業多透過光學檢測來進行品檢,但相對而言準確度不高,而決大部分的制造業過去皆透過人力進行瑕疵檢測和品管,所以當每個制程都需要通過品檢這關的時候,工作量就會非常的大;另一方面,過去的光學檢測都是透過傳統演算法進行,這些演算法并沒有學習的功能,且過篩率非常高,因此,業者往往要花額外人力成本進行人工第二次篩檢并進行分類,且一但發生狀況便需要人工進行程式碼的修改,維運成本也居高不下。

 

 

慧穩科技服務模式

 

相反地,深度學習可以快速地去處理立即性遇到的狀況,除了能改善人工復檢、維運等流程之外,更可以降低超過7成的過篩率;除此之外,對于工廠而言,品檢的好壞會直接影響廠商的制造成本與商譽,因此更愿意采用新的解決方案,林耿呈提到:為了解決廠商痛點,我們透過深度學習以及以及AOI( Automated Optical Inspection,自動光學檢查)影像辨識技術,協助工廠提高品檢的良率,同時也降低人力成本。

 

 

深耕高爾夫球代工廠品檢速度提升六倍

慧穩科技推出的智慧工廠解決方案首先運用在高爾夫球制造廠,創辦人提到:運作上,機器會將球體送到檢測機中,以三百六十零度旋轉拍攝,再透過AI 辨識瑕疵,最后再將球做分類。林耿呈認為,此一技術的難點在于:一顆高爾夫球可能存在著28 種大大小小不同的瑕疵,除了要定義瑕疵本身,還要判斷瑕疵的大小。為了克服此項困難,慧穩科技透過前期與合作廠商協同合作,搜集相關數據、想像資料,建立所謂的Niche Data。

 

現在想做AI ,Open sourse很多,大家都可以做,但是要做得好你需要有利基的knowhow去建立模型,創辦人林耿呈指出,高爾夫球上大大小小的坑洞非常多,首先得定義何謂瑕疵,而分辨的過程除了要有好的數據來源,亦要有該產業的domain knowhow來進行標記,因此,我們跟客戶共同開發一些設備,同時也跟客戶一起建立影像。林耿呈說道,深度學習的成功主要是基于大量可用的數據以及強大的計算資源例,而建立可用數據的過程愈加嚴謹,則后續的運算則會越準確。

 

目前,一臺高爾夫球AI 光學檢測設備,一分鐘可以完成四十顆球的檢測,不僅達成廠商一日十萬顆球的標準,高爾夫球品檢的速度更提升了四到六倍。此外,藉由AI 深度學習,還可以快速地轉移這套系統運用至其他高爾夫球制造廠商,因為深度學習有個特點是可以轉移學習,盡管是不同制造商,只要是相同產品,檢測數據只復制后要做些微調即可。林耿呈補充。

 

高爾夫球的整套制程分為修邊、射出、印刷等四個階段,照理而言每一階段都須有一次品檢以控制球體的品質,目前只有在最終端導入檢測系統,慧穩科技期望今年可以在其他制程也導入,使整條產線可以達到全自動化。

 

此外,全球高爾夫市場需求為每年8000 萬打,目前約有35-40% 是外包給代工廠制造的,日本也是其中一個代工大本營;慧穩科技的產品已經得到日本廠商的認可,期待未來兩三年可以走向日本。

 

拓展AI 應用領域慧穩科技瞄準紡織業

透過工業4.0 專案補助政策的協助,以及合作伙伴精誠科技、NVIDIA 的介紹,慧穩科技已經與超過十個領域、三十間廠商合作過概念驗證(Proof of Concept, POC),以專案的形式與不同領域的廠商合作。

 

慧穩科技的AI 影像辨識技術曾應用于通用型的辨識,如人臉辨識、車牌辨識等等,到需要走進工廠建立數據模型的AI-AOI 辨識,如上述的高爾夫球案例。經過幾年嘗試,慧穩科技視智慧工廠為公司前進的主要方向,因為相較于車牌辨識、人臉辨識,品檢的智慧影像辨識具有更立即的效益,競爭上也沒那么激烈。林耿呈表示。

 

除了高爾夫球之外,慧穩科技也與知名潮流品牌的供應商合作牛皮表面辨識技術、知名球鞋品牌的鞋帶供應商合作鞋帶辨識技術等等;而其中,紡織業將會成為慧穩科技下一個產品化的目標,我們已經找到合作伙伴,也有補助,等到經驗與資料累積下來,就可以成為產品。維持AI 做到極致才有價值的理念,慧穩科技一步一腳印地將AI 技術帶入臺灣工業4.0 。

 

創業快問快答

Q:希望提供這個社會什么價值?希望解決什么樣的問題?

促進產業AI化,AI正循環導入后,可以提升客戶與客戶員工間的產業升級,利用AI代替繁瑣之人力,讓客戶之員工也可以提升更有價值之職務

 

Q:就目前市場狀況,您認為貴公司服務的競爭優勢為何?

有豐厚的導入AI落地之經驗,目前已經累積專注市場資料領先全世界2年

 

Q:創業至今,做得最好的三件事為何?

1.引進上市公司入資,且互相配合業務

2.找到屬于自己公司的專注市場

3.持續更新AI演算法實質落地"

 

團隊資訊

公司名稱:慧穩科技股份有限公司(AIWin Technology Co., Ltd.)

成立時間:2016/6/29

產品名稱:智慧工廠AI影像辨識方案

上線時間:2017/6/30

 

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