聚焦自动化软体 让视觉检测化繁为简

笪捷科技总经理陈青凫(前排右1)与先进技术经理廖伯霖(前排右2)均表示，AI已成为产线检测的重要趋势。(摄影／王明德)

从时间点来看，2015 年才成立的笪??科技 (Smasoft) 仍属於新创公司，不过在短短 3 年多的时间内，员工人数从当初的 3 人一路快速成长，现已将近 15位，因应快速成长的业绩，办公室也不断扩大，在创业如此艰辛的产业环境中，笪??科技为何可以在市场中持续茁壮？精准产品策略和合适关键 GPU 平台无疑是两大重点原因。

近几年工业 4.0 带起智慧制造浪潮，与过去侧重硬体效能的制造系统相比，新世代智慧制造更重视软硬整合，而笪??科技的产品策略就是专注於自动化软体，透过美国国家仪器 (National Instruments; NI) 图形化平台 LabVIEW 与高阶软体，笪??科技的 SmaSEQ 平台可整合机械手臂、工业相机与自动光学检查 (Automated Optical Inspection; AOI) 演算法，提供制造业者快速导入、简易上手的产线视觉检测平台。

笪??科技总经理陈青凫 (Jesse) 表示：「制造系统须具备高度专业，自动化软体工程师的培养难度相当高，因此高专业且操作介面精简的软体平台，将有助於制造业者提升工作效率，并缩短人才的培育时间。」

SmaSEQ 软体平台在笪??科技成立时推出第 1 版，现已推出第 2 版，新版本重整了平台底层，并透过人工智慧 (AI) 降低操作门槛，陈青凫进一步表示：「影像辨识仍是目前 AI 的最主要应用，尤其是在产线的瑕疵检测，AI 的快速辨识与自我学习功能，可让建置效益快速浮现，进而强化客户的导入意愿，目前市场的导入已经加速，未来发展潜力相当惊人。」

工业环境大不同 GPU 需求特殊

陈青凫表示：「检测是产线维持品质的主要环节，过去多以人力检视产品外观有无瑕疵，然而人眼检视除了会因工作时间的拉长导致品质下降外，越来越快的生产速度与部分小体积产品，人眼也难以负荷，因此後来 AOI 开始被应用在制造现场，透过高解析工业相机与高效能影像软体，强化制程的检测效率。」

在制程中，尽管 AOI 检测需要繁复设定，但过去大量生产的制造模式，只需要在导入前设定一次，对制造业者来说并不算沉重的负担，不过近年来消费市场型态改变，多样化生产需求开始浮现，产线弹性化需求大增，可快速设定并有自我学习能力的 AI 逐渐被应用在产线视觉检测，这也是笪??科技的 AI 视觉检测平台在这几年成长快速的原因。

不过要将 AI 应用到生产视觉检测有其挑战，AI 演算法是 Open Source，要拿到可套用的模型并不难，而且辨识率可达 95%，在一般消费性产品中已然足够，不过在工厂并不适用。

笪??科技先进技术经理廖伯霖 (Polin) 表示：「消费性产品如手机的 Face ID 或门禁的人脸、行为识别，其特色是辨识率要求不高、影像资料庞大且辨识物背景复杂，而产线检测则是辨识率须达 99% 以上、影像资料少，但辨识物背景单纯，因此 AI 演算法的模型需要特别设计。」

除了需要特别设计外，成本是另一个考量，AI 演算法目前最隹的硬体处理器是 GPU，NVIDIA 作为全球 GPU 领导厂商，之前笪??科技的 GPU 也是使用 NVIDIA GeForce 系列产品做为检测之用。不过目前的工业电脑一部只能安装一至四张 GPU，由於外观检测常需要检测物体的 6 面，需要有 6 部工业相机，而每部工业相机都需要一张 GPU 进行运算，因此过去需要有 6 部电脑的同时运作，设备成本相当高，这也对笪??科技带来困扰。

另外由於业绩成长快速，笪??科技对 GeForce 的需求大增，而 GeForce 则主要作为消费性产品所用，其产品的供货期较短，而工业设备的使用年限都较长，一但供应商断货，设备有可能因故障导致停摆，造成损失。

NVIDIA Jetson TX2 与 Jetson AGX Xavier 工规特色满足所需

为了解决成本与供货问题，陈青凫不断寻找市面上符合工规标准的 GPU，在一次的机缘下，笪??科技试用了 NVIDIA Jetson TX2 与 Jetson AGX Xavier，由於此款 GPU 可以外接型态运作，因此笪??科技的平台则可以在一部工业电脑上外接 6 组 GPU，其效能与过去的 6 部电脑一致，不但大幅降低了设备的购置成本，也有效缩减产线空间并提升设备维修效率。至於效率方面更是大幅增加，陈青凫指出，因应 AI 设计导入 GPU 後，过去需要数天的前端 AI 训练(Training)，导入後仅需数小时，效益提升了 30 倍以上，而实际上线後，也将原来 1 秒多的运算时间最快缩短到 5 毫秒。

另外，由於工厂环境严苛且设备都需要长时间运作，因此其稳定性、宽温都有高度要求，NVIDIA Jetson TX2 与 Jetson AGX Xavier 均可满足这些要求，而长达 5 年的供货保证与完善售後服务机制，都解决了笪??科技产品後续的维修问题。

强化笪??科技竞争力 将是未来设备主要选择

NVIDIA Jetson TX2 与 Jetson AGX Xavier 的外接特色，解决了笪??科技 SmaSEQ 软体平台效能、稳定、成本、弹性的 4 大问题，陈青凫表示：「NVIDIA Jetson TX2 与 Jetson AGX Xavier 的强大效能，非常适用於产线视觉检测等有边缘运算需求的平台，而 5 年的供货保证与工业规格，也让设备供应商和导入企业无後顾之??。此外可外接特色，让一部工业电脑可外接 6 组以上的 GPU，不但省去购置重复设备的成本，也让产线弹性更隹，这些特色都能强化设备供应商的竞争优势。

对於未来计画，陈青凫表示：「AI 已是新世代制造系统的既定趋势，除了「用 AI」之外，「做 AI」也是庞大商机，因此笪??科技将会持续投入 AI 自动化软体的研发，而 NVIDIA Jetson TX2 与 Jetson AGX Xavier 也将会是 SmaSEQ 平台的主要处理器选择。」