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AI機器視覺是什麼?可以怎麼應用?(上)

拜科技日新月異所賜,許多企業已從自動化工廠逐步往智慧工廠邁進,AI機器視覺應用日益廣泛,若與生產設備緊密結合與連動,可以替企業帶來不菲的效益。

作者

莊馥綺

4.2k

・2022/12/08

你知道嗎?無論是日常生活中常見的人臉辨識、車牌辨識等,還是工廠內的產品檢驗、AGV無人搬運車,都是利用AI機器視覺的技術達成的,因此愈來愈多企業將 AI機器視覺技術應用到更多元更深入的面向,例如:用人臉辨識技術來分析生產線員工的工作節奏與產能、用AOI+AI 智慧影像辨識找出瑕疵品或不良品,這些都是利用AI機器視覺和數據管理來提升產力

 


人機協作創造新時代

在工業4.0時代,想要降低人力、時間成本,提高生產效率,就必須要人類與機器相互攜手合作並且截長補短,才能帶動生產效率與彈性的提升,達到人與機器間完美配合的境界。例如:檢測工件體積過小、精度過高或數量過多難以用人力檢測時,或是人眼速度不足以檢視的高速生產等。用機器視覺技術搭配相關機械設備取代人工,可以避免因人體疲勞造成漏檢,或主觀判斷差異而導致品質無法標準化等問題發生

 

面臨問題

1.缺工問題+技術斷層:無論是少子化因素,還是3K行業的環境讓年輕人較無意願投入,或無法久待,加上疫情缺工問題日益嚴峻,導致招聘新人不易,間接造成技術斷層,老師傅經驗傳承不易。

2.時間浪費:以往常常會浪費時間在瑣碎工作上,如:搬運材料、清理廢料等,不但佔據大部分時間,更造成許多人力浪費。

 

其實還有許多原因,但大多都從以上兩點問題所延伸而出,導致即便有好的設備稼動,卻因人力和時間問題而無法有好品質,產出效率一樣不會變好,設備綜合效率OEE依然無法提升。

 

AI人工智慧如何主導機器視覺發展並協助人類

AI人工智慧是將自動化機械,透過物聯網(IoT)、大數據的基礎,加上機器學習(Machine learning)、深度學習(Deep learning),讓機器能夠模仿人類的判斷、學習及運作,並主導機器視覺這領域今後發展方向。以下介紹幾點AI人工智慧協助人們在工作中的例子:

1.互相學習進步成長:AI人工智慧可以適時提供適當資訊,提升我們分析與決策能力,也能提高我們的創意。而且AI人工智慧需要不斷地去訓練它,例如:可以將老師傅的經驗導入到機械手臂中,將瑣碎、繁複的事交給機械手臂,其他人員可以專注在整體工做中,並透過研究機械手臂運作情形或結果來進行優化,達到人與機械更進一步的認知和改進。


2.與顧客間的交流更順暢:可以利用AI人工智慧助理代替人類進行溝通,人機協作讓公司能以更創新、有效的方式,與員工和顧客互動。以金融業為例,無論是電話還是官網上,都可以見到智慧客服、智慧助理的蹤跡,將AI智慧機器人設定好,便可以做到分流、即時解決客戶基礎問題,達到節省人力,提高服務品質。


3.有效取代粗重繁複的工作:無論是哪一種實體機器人,都可以幫助人類執行粗重工作,例如:機械手臂可以舉起重物,並精準地持續動作,操作人員便可以執行需要靈巧與判斷的互補性任務,像是組裝齒輪馬達等,可以節省搬運成本、時間,或是機械損傷的情況。

 


AI機器視覺應用領域

AI機器視覺的應用場域越來越多元廣泛,無論是由人員進行引導、設定手動引導的組裝、塗裝等,還是像焊接機械手臂焊完的工件,運用智慧導航,進行圖像解析,或是透過參數控制,瞭解工件連接點強度以及加工良率為何等,甚至是像自動堆疊、加載、卸載、測試、修整(benching)、清洗、共同組裝這些事情,都需要AI機器視覺的技術從旁協助。

 

AI機器視覺如何強化人機協作

1.深度學習強化相關應用技術:想要讓機器更具智慧、達到完美的人機協作,必須利用深度學習、感測、晶片等相關技術讓機器邁入另一個新里程碑。像是協作型機器人可以利用AI視覺辨識等技術進行貼標、鎖螺絲等高精度作業,讓操作人員可以將時間運用在其他地方。


2.不斷改良與實測提升安全係數:當人機必須同時在同一工作範圍內互動時,安全性風險評估便顯得格外重要,無論是機械手臂撞傷人員,或是協作型機器人在承載貨物移動時壓到相關人員,都屬於工安問題。為了減少類似的事情發生,在設計機械設備時必須先進行風險識別與評估,進而透過設計來降低操作上的危險性,或是在協作場景中必須根據實際風險程度不斷監測、調整甚至限制機器人的力量、速度及運動軌跡來避免

 

AI機器視覺技術使用已經行之有年,不僅能大幅減輕產線人員工作量,彌補人眼不足之處,無論是對產品品質控管還是生產效率提升,都有極大的幫助。但AI機器視覺到底還能運用在哪些地方呢?又有哪些實際案例可以參考?在AI機器視覺應用情境與實際案例(下)這一篇中都有提到。


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參考資料:力學公司

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