深度學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域，其演算方式是通過不斷重復(fù)判別物件獲得龐大數(shù)據(jù)，再經(jīng)過大量的運(yùn)算，以及對(duì)結(jié)果的反饋機(jī)制，讓精準(zhǔn)度不斷接近完美。
實(shí)際上，目前深度學(xué)習(xí)已經(jīng)被大量應(yīng)用于各種領(lǐng)域。在制造業(yè)的視覺檢測(cè)中，深度學(xué)習(xí)的演算法，已經(jīng)在幫助系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)快速而精準(zhǔn)的判別產(chǎn)品瑕疵。
機(jī)器視覺檢測(cè)取代人眼，全靠“深度學(xué)習(xí)”
產(chǎn)品檢測(cè)是制造業(yè)質(zhì)量管理的一環(huán)，過去皆由現(xiàn)場作業(yè)員親力親為，然而人眼有其精度和耐力的極限，檢測(cè)速度與正確率會(huì)隨著作業(yè)時(shí)間拉長降低，再加上產(chǎn)線速度越來越快、產(chǎn)品體積逐漸輕薄短小，后期機(jī)器視覺開始取代人眼，成為產(chǎn)線檢測(cè)主流。
在產(chǎn)線中，視覺檢測(cè)有四大主要功能，包括量測(cè)、辨識(shí)、定位、檢查等，而檢查是所有功能中最困難的部分，由于每個(gè)人對(duì)瑕疵的認(rèn)知不同，因此即便是自動(dòng)化的機(jī)器視覺，仍會(huì)存在因系統(tǒng)設(shè)定或現(xiàn)場質(zhì)管人員不同，導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量無法達(dá)到一致。而AI的介入，則為這一問題尋找到了解決方案。
將深度學(xué)習(xí)導(dǎo)入至產(chǎn)線檢測(cè)，可以借助機(jī)器遠(yuǎn)超人眼的精準(zhǔn)度和不間斷工作能力，節(jié)省人力。另一方面，過往需要不斷調(diào)整設(shè)定的行為，則被深度學(xué)習(xí)所取代。
在智能制造概念中，產(chǎn)線必須可快速回應(yīng)訂單，彈性調(diào)整生產(chǎn)內(nèi)容。現(xiàn)行的機(jī)器視覺檢測(cè)，其設(shè)定繁復(fù)將難以滿足彈性化生產(chǎn)需求。而深度學(xué)習(xí)架構(gòu)只要事先通過訓(xùn)練，即可快速上線使用，還能進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，系統(tǒng)可以自動(dòng)找出最佳的參數(shù)，不必再由人員調(diào)整。在此系統(tǒng)下，各設(shè)備的瑕疵檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)將可達(dá)成一致，不會(huì)因品牌、使用時(shí)間的不同而產(chǎn)生差別。
至于系統(tǒng)整合商，運(yùn)用人工智能也將強(qiáng)化市場競爭力。人工智能在視覺檢測(cè)市場正加速普及，純 AOI 系統(tǒng)在制造業(yè)的競爭力將會(huì)快速消失。
不過AI導(dǎo)入的過程也不是一蹴而就的。有些廠商認(rèn)為將 AOI 全面替換為人工智能，就可以立即降低漏檢與誤判機(jī)率，這種一步到位的想法在實(shí)際狀況中并不可行，反而會(huì)讓漏檢和誤檢率大幅增加。最好的方法是，保留現(xiàn)行 AOI 功能并結(jié)合人工智能，才能讓兩者的優(yōu)勢(shì)疊加。
臺(tái)達(dá)AI方案 漏檢率趨近于零
臺(tái)達(dá)針對(duì)視覺檢測(cè)所推出的 DAVS 即是以人工智能為核心的運(yùn)送系統(tǒng)，此系統(tǒng)可以結(jié)合既有的 AOI 系統(tǒng)，讓既有設(shè)備可延長使用年限，以此保障制造業(yè)者過去的投資，而人工智能與 AOI 整合的模式，也提升了產(chǎn)品的檢出率。
以SMT用電感(用于手機(jī)/小型化PCB)為例，除非是嚴(yán)重裂紋，否則傳統(tǒng)的 AOI 系統(tǒng)常無法判斷影像中的線條是原有紋路或裂痕，且AOI對(duì)其中度裂紋的檢出率小于 50％，輕微裂紋檢出率更是在 5％ 以下，加裝 DAVS 之后，檢出率大幅提升，不但漏檢率為零，誤判率更低于 0.3％。
臺(tái)達(dá)指出，工業(yè) 4.0 強(qiáng)調(diào)產(chǎn)線彈性化與快速自主學(xué)習(xí)，DAVS 通過人工智能與 AOI 的結(jié)合，以深度學(xué)習(xí)解決了現(xiàn)在 AOI 系統(tǒng)難以檢測(cè)的產(chǎn)品瑕疵，同時(shí)讓漏檢率趨近于零，達(dá)到超高檢出率需求，藉此提升出貨產(chǎn)品質(zhì)量。
此外 DAVS 容易安裝的特色，可讓檢控設(shè)備建置在產(chǎn)線中的每一個(gè)重要環(huán)節(jié)，一旦制造過程中出現(xiàn)錯(cuò)誤，系統(tǒng)就可立即提醒改善，避免將錯(cuò)誤累積到最后檢測(cè)端，造成更大的成本浪費(fèi)，也由于 DAVS 可大幅減少人力與管理成本，其投資可在 0.8～1.5 年之間回收。臺(tái)達(dá)以自身打造AOI設(shè)備的扎實(shí)經(jīng)驗(yàn)，建議制造業(yè)者可依自身需求，于AOI設(shè)備加裝建置便利的人工智能視覺檢測(cè)系統(tǒng)，向智能制造更邁近一步。
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