面對現今消費電子產品極力朝向輕、薄趨勢發展,上中游印刷電路板(PCB)、面板、晶片等核心元件也須隨之整合,並採取一體化設計;在製程階段,則將要求品質應通過全檢、24/7不間斷連續生產。如今不僅導入自動化光學檢測(AOI)解決方案已是標配,還須加入人工智慧(AI)以2D/3D圖像分析為核心的機器學習技術,強化影像辨識功能。
回顧過去AI因為受到高速運算技術限制,CPU無力執行機器學習(Machine learning)演算法,直到約7~8年前NVIDIA正式跨足AI並加速深度學習(Deep learning)演算法之後,才促使AI能真正蓬勃發展,並深入影響人類社會各層面生活,接下來甚至還會持續向雲端cloud、5G,或地端的自駕車、機器人等領域滲透。
尤其是在工業製造應用場域可導入4大項目,包括:Design階段,例如IC/PCB設計與分析;Manufacture,針對產品或製造過程中的工件進行瑕疵檢查;Supply chain,確保料件能及時滿足生產線上需求;Service,執行預測診斷故障及維護營運等。
...
...
使用者別 |
新聞閱讀限制 |
文章閱讀限制 |
出版品優惠 |
一般訪客 |
10則/每30天 |
5/則/每30天 |
付費下載 |
VIP會員 |
無限制 |
20則/每30天 |
付費下載 |