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應用AI、MCU減輕人力負擔、拉高良率, 雲科大鎖定智慧檢測,助攻產業提升生產力

應用AI、MCU減輕人力負擔、拉高良率, 雲科大鎖定智慧檢測,助攻產業提升生產力
雲科大IRIS中心主任張傳育(圖左)與中心專家教授洪崇文結合理論與實務,協助產業導入智慧檢測。

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科技

今周刊攝影組

2022-07-26 13:54

雲科大智慧辨識產業服務研究中心兼顧理論與實務,協助產業導入智慧檢測應用,解決人力短缺的問題,並提升生產效益。除協助台灣在地企業,也與美日中等地廠商展開跨國合作。

數位轉型已成近年產業顯學,國立雲林科技大學智慧辨識產業服務研究中心(IRIS)運用簡單的人工智慧協助工廠進行品質檢測,讓智慧製造不再遙不可及。

 

以往,智慧製造的AI應用大多著重在雲端的高階主機,但雲科大利用邊緣運算讓低階設備不需連接到雲端運算,也能具備人工智慧的運算能力,協助工廠人員做品質檢測,不僅降低了建置成本,還可提升生產效益。

 

導入AI檢測,提升產業價值

 

雲科大智慧辨識產業服務研究中心主任張傳育指出,中心鎖定智慧檢測、智慧醫療與智慧生活三大領域,而產業在「智慧檢測」遇到最大的問題在於,目前評測仍以肉眼做判斷,判斷標準往往因人而異,工作一整天也容易因疲勞而誤判。「導入AI應用之後,本來一天可能要檢查上千片,現在說不定一百片裡只要處理五片復判就好,可以減輕不少人力負擔。」

 

張傳育以砂輪產業為例。砂輪在製造過程中,容易產生形狀缺陷、樹脂溢出、低密度等問題,目前廠內缺陷檢測都是利用肉眼觀察,但人眼對細微缺陷的敏感度較低,容易造成誤判使得漏檢過高,且長時間工作疲勞也可能導致檢測品質下滑。

 

雲科大團隊使用深度學習網路開發「結合影像辨識的砂輪缺陷AI檢測系統」,提出從光源、鏡頭選配到AI模型的完整解決方案,可自動協助人員判定玻璃纖維切割片與研磨片缺陷,並量化各種不良數值,以利於後續品管維持。藉由產業高值化、自動化,迎戰中國、東南亞企業的低價激烈競爭。

 

砂輪

砂輪在製造過程中,可能因壓力不均等因素造成生產瑕疵。

 

發展邊緣訓練,貼近產線需求

 

擁有十七年業界經驗的雲科大電機系教授洪崇文,同時也是IRIS中心專家,多年來一直專注在MCU微處理器的研發。團隊針對許多工廠生產線都有的夾爪,在系統單晶片上安裝MCU、震動感測器,以低成本的方式,加上簡單的人工智慧,就能在進料過程中協助排除進錯料或瑕疵的狀況。

 

洪崇文指出,過去幾年的AI運算都是在雲端或霧端(未連接到機房,而是傳輸到工廠伺服器運算),但如果網路斷線就無法運作,透過邊緣運算可避免傳輸延遲影響生產線運作。不過,洪崇文團隊所開發的應用可不僅止於此。

 

洪崇文團隊除了將訓練完成的大腦(AI)移植到MCU上,更進一步繼續做「邊緣訓練」。洪崇文比喻,就像運動選手賽前必須先適應場地,「每台機器都有個別差異,訓練完的大腦不見得適合所有機器,因為安裝條件不同,偵測到的訊號也可能不一樣。」邊緣訓練意指,白天在工廠線上做判斷,一邊收集資料,晚上離線的時候再繼續做模型的訓練。如此一來,就能針對機器間的個別差異進行調整,達到真正的客製化。

 

晶片

整合MCU的系統單晶片,只要小小一顆就能進行邊緣運算和AI模型訓練。

 

接軌國際市場,展現研發能量

 

目前,張傳育借調工研院服務系統科技中心擔任副執行長,與產業多有接觸;三年前,教育部派種子教師前往歐洲學習工業4.0,張傳育與洪崇文也都是其中的成員,對智慧製造有一定的理解。雲科大強調理論與實務結合,常吸引不少廠商找上IRIS中心團隊合作。除了針對精密機械產業開發智慧夾爪;也為聯電智原集團旗下專業MCU廠 雅特力科技,設計AI模型邊緣計算開發的參考程序,提供其客戶廠商作為參考;另外,砂輪檢測系統的AI模型將利用「增量學習」應用在PCB板或其他產品檢測。

 

近兩年,疫情加速產業數位轉型。對於智慧製造的發展,洪崇文認為,學校整合硬體和資訊兩端,還有產品設計、文化資產保存等其他跨領域專業及人才培訓,對於AI應用的開發與落地,較業界擁有更多資源可專注在研發。

 

張傳育則表示,雲科大智慧辨識產業服務研究中心自2018年起獲選教育部「高教深耕計畫特色領域研究中心」,如今已邁入第五年。「我們當時有個願景,希望成為台灣第一、亞洲一流。」目前雲科大IRIS中心在台灣已頗具知名度,張傳育希望接下來能將所研發的技術從本土擴展到國際,打造具國際研發能量的研究中心。

 

迎接第四次工業革命,雲科大要做產業最堅實的後盾,陪伴他們再創一條新的成長曲線。

 

更多消息與研發成果請參閱雲科大智慧辨識產業服務研究中心 https://iris.yuntech.edu.tw/

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