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當生成式AI遇上機器視覺
【東西講座】活動報導

【作者: 陳念舜】   2024年10月14日 星期一

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迎接人工智慧(AI)正逐步落實於各行各業,除了AOI與機器視覺等邊緣Edge AI相關技術應用能最快看到獲益;產業生態系構建與協作,更是實踐邊緣AI規模化至關重要的要素。本場東西講座特別邀請研華工業用物聯網‧智能系統事業群協理陳文吉、偲倢AI方案整合部‧技術總監陳柏龍聯袂主講,剖析機器視覺與AOI的技術與應用趨勢,並展望其未來融入生成式AI的發展趨勢與挑戰。



圖一 : 研華工業用物聯網‧智能系統事業群協理陳文吉(右)、偲倢AI方案整合部‧技術總監陳柏龍(左)
圖一 : 研華工業用物聯網‧智能系統事業群協理陳文吉(右)、偲倢AI方案整合部‧技術總監陳柏龍(左)

研華機器視覺解決方案 攜伴邁向工業AI Vision世界


圖二 : 研華工業用物聯網智能系統事業群協理陳文吉
圖二 : 研華工業用物聯網智能系統事業群協理陳文吉

陳文吉表示, 目前隨著AI演進驅動製造業現場的變化,例如在算法上,得以降低企業導入門檻,不必再大舉蒐集資料標註、訓練模型;最近也開始出現越來越多自主學習型的生成式AI,可提升其算法的便利性和精準度。


進而利用AI加值既有設備,提升效能、良率、產能;AI檢測方案,除了過去僅針對製程中進行品質檢驗外,再加入AI後可用來量化、預測AOI取得數據,並向上溯及進料與供應鏈廠商管理、倉儲物流、出貨等流程加以改善瑕疵;AI升級智製,則能分別針對製造現場的人、機、料、法、環等情境元素,進行預測與分析。


至於部署也很重要,尤其是現代工廠不會必須部署到世界各地,而須導入AI模型和預訓練排程;再透過Fine Tune調適,讓AI模型在廠內也能與時俱進訓練,加快部署時間。在應用上最大差異,則是與過去在工廠內許多服務都是買斷式不同,開始有越來越多軟體開始轉型為租賃、訂閱制。


研華不僅為此提供IEM平台、相機、影像等硬體與軟體加值服務等產品組合,涵括Cloud、Edge、Node端感測運算的解決方案,引領客戶進入AI Vision世界;同時與夥伴攜手提供完整服務,加速AI+AOI落地,以滿足AI工業影像需求。


偲倢AI Navi平台 提供產業專用服務與生成式AI方案


圖三 : 偲倢AI方案整合部技術總監陳柏龍
圖三 : 偲倢AI方案整合部技術總監陳柏龍

其中偲倢科技因為長期協助AI落地製造業,克服導入工廠的挑戰,認為視覺是最容易看出AI應用的效益,而提供機器人及視覺、人員和數據管理等一條龍服務。繼2017年在被動元件廠內首度導入AI解決方案、2018年獲選為NVIDIA最佳夥伴;2019年更獲得研華投資入股、到了2022年已成功協助業界導入百套以上AI視覺解決方案。


陳柏龍指出,尤其目前各產業的領導企業提供瑕疵檢測方案,滿足對於產品外觀檢測的需求,追求最短上線時程,在客戶產品規格開模後、生產前,便要求偲倢快速提出瑕疵解決方案的AI模型;生產高價值產品,不僅須達到零漏檢率,也要求須降低過殺率;關注後續維運自主性,因應製程快速變化。


偲倢的核心產品AI Navi則是專為產線而生的AI平台,同時持續與NVIDIA在工業瑕疵檢測領域密切合作,可輕鬆擴展至特定領域解決問題。包括因AI 模型上線時程緊迫,提供專案式管理架構,陸續蒐集迭代更新的瑕疵品圖片訓練;瑕疵標註、模型訓練耗時耗力,內建多種標註工具和標註助理Quick Mark節省80%標註時間。


進而逐步導引實現模型訓練及驗證,在平台上確認可檢出未經訓練過的瑕疵;部署到產線上各站電腦並更新;引導客戶維運產線應用持續更新,即使資料越大越穩定,確保模型效能未下降且適時加強,目前已有數百套AI Navi部署到工廠


值得一提的是,由於多變的製造環境,增加瑕疵檢測的複雜性,容易造成資料不平衡Data Imbalance,面臨更多陌生瑕疵。所以在2023年Gen AI問世後,偲倢更加入瑕疵生成的關鍵作用,藉以增強資料、提高模型可靠性、解決資料不平衡、節省資源成本。


運用SpinMind加速AI導入進程,運用GenaAI技術,生成瑕疵圖片,擴充訓練集,縮短上線週期,極大化導入規模,降低專案邊際成本,最少僅需一張圖片,利用隨機/畫筆生成功能,輕鬆生成瑕疵圖片,支援批量下載。


陳柏龍表示,AI Navi藉此蒐集產線圖片以持續迭代模型,協助用來訓練模型,盡量降低學習門檻,讓品檢員可直接在現場操作該平台訓練模型,納入過去檢測經驗、標準以標註瑕疵,讓機器視覺減輕人力負擔或缺工的困擾。


**觀看講座直播錄影:



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