宸曜科技（Neousys Technology）24日举办的「迈向工业4.0 ━ 导入机器学习的智慧制造」研讨会。会中宸曜科技与全球机械手臂市占霸主精工爱普生（Epson）、宜谷京科技、弘翔精密与肯定资讯科技等机器视觉产业专家，整合机器学习（ML）的视觉系统、机器手臂到视觉软体等主题，分享协助企业迈向工业4.0之道，以及解决外观品质检测等视觉应用上的几项痛点。

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宸曜科技产品企划一部产品经理??博元表示：「宸曜科技为整合强固宽温与设计美学的嵌入式电脑专家，专注於设计制造兼具强固及精巧小尺寸的无风扇工业电脑平台，核心技术涵盖嵌入式运算以及产业数据的采集分析。产品致力於创新、并整合全方位应用导向功能，是自动化智能工厂、机器视觉、交通运输、GPU智能运算、机器学习、自动驾驶、监控和视觉分析等工业电脑的指标解决方案。」

??博元於会中提出即将上市的工业级 GPU运算人工智能平台Nuvo-8208GC，与获得中国百度Apollo 2.0自驾技术指定运算系统Nuvo-6108GC，以及今年四月刚获得美国 2019年 Vision Systems Design视觉平台设计金质大赏的Nuvo-7164GC。而这些平台适用於基於机器学习（Machine Learning, ML）的机器视觉应用，其最为擅长的工作乃是「图样辨识」，只要影像处理、判断的速度够快，加以累积训练资料增加，有助於提升系统辨识的准确度。

随着产线的高精密组装、加工程序日趋复杂，自动化需求更是与日俱增。导入整合性的自动化设备，更是未来自动化产线的趋势与企业成长的重要利基。Epson器械手臂自动化营业部经理陈子轩提到打造高产能与良率的智慧工厂的方式，他以Epson SCARA机械手臂连续八年全球市占第一为例，说明其拥有「高速度、高精度、低震动」的「两高一低」优势，手臂可搭配视觉辨识系统及力觉感测器，达到快速辨识物件、侦测其位置与方向并精准掌控操作力道，如何在最短时间内提升产线效率与精度。

宜谷京科技产品部研发总监林晏全提出传统品检系统（AOI）普遍存在的问题，包含产品制造总会存在可容许的不稳定性，但传统的AOI常常因此过检；过於细微的瑕疵，需要开发者有足够的演算法能力以及经验。开发时间长，需耗费相当多的时间执行开发与修改，时间成本高；普遍操作介面复杂，太多专业名词，需要聘请专门的工程师来维护，以及开发者能力不一，检出效果不如预期引发争议等。宜谷京科技研发总监林晏全会中提出独家的离析学习演算法FIA intuit，解决上述机器视觉应用上的问题与瓶颈，在实务上达到精准、简易、弹性、稳定、量化的效果。

在传统机器视觉检测方面许多厂商面临许多问题，像是视觉检测的需求已转向少量多样化，传统的Coding开发过於耗时；此外，当一家公司的研发人员异动交接时，常常因程式码过长，新接手的人员得将整个程式重写；再者，於现场遇到问题时，由於研发设计人员不易收集到资讯，因此必须亲自前往现场判断。以上三种问题，是软体工程师最常遇到的状况，也是高阶主管急着要解决的效率问题。弘翔精密产品部协理王健宇提出Adaptive Vision studio图控式影像分析工具，使得传统机器视觉检测布署时间从几周的时间，大幅缩短至30分钟即可以高效率的方式完成检测专案，大幅节省时间及人力，并且完全不用动手写程式的方法。

最後，肯定资讯科技工程部经理曹志宇在「低成本建构深度学习检测系统」这个主题中，提出业界首款支援深度学习功能的工业相机，其搭载 Intel Movidios Myriad（VPU）视觉处理晶片，同时导入深度学习的创新技术，以解决较为复杂的应用，如表面的瑕疵检测、甚至辨识金属外观上的油污，和分辨太阳能面板的生产品质等。