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        機器視覺與人工智慧於汽車產業之智慧製造應用
        Smart Manufacturing Application of Machine Vision and Artificial Intelligence in Automotive Industry
        • 2022/11/02
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        汽車零組件產業逐步導入智慧製造,其中品質檢測及回饋是重要關鍵之一,傳統是以機器視覺建構自動光學檢測系統或設備達成自動檢測,但面對汽車產業零組件的日新月異,表面材質的光學特性、複雜隨機紋理導致檢測設備面臨檢出正確率下降的困境;近年來適逢人工智慧技術興起,一般都想嘗試著以人工智慧解決機器視覺遭遇的問題,但一般的人工智慧方法在工業應用卻很難落實,因此如何巧妙的結合機器視覺與人工智慧優勢,建立新思維的智慧化檢測系統是重要的課題,工研院機械所工業視覺團隊致力於相關技術研發,建立ITRI AOI2模組,不僅克服人工智慧需收集大量資料問題,也可有效輔助機器視覺檢測系統升級,亦可將品質資訊回饋至生產設備,輔助設備參數優化,提升生產效率及品質,讓檢測系統可數位化、虛實化,帶動零組件製造商邁向智慧生產之路。

        【內容大綱】

        • 一、機器視覺發展趨勢
        • 二、人工智慧發展與工業人工智慧檢測技術
          • (一)人工智慧簡介
          • (二)ITRI AOI2智慧檢測模組
        • 三、機器視覺與工業人工智慧於汽車產業之應用
          • (一)齒輪外觀瑕疵AI檢測系統
          • (二)工件曲度品質回饋與製程參數優化
          • (三)導磁材料之AI智慧磁檢探傷系統
        • IEKView
         

        【圖表大綱】

        • 圖1、結合機器手臂快換之2D品質及3D樣貌檢測系統
        • 圖2、人工智慧、機器學習與深度學習三者之關係
        • 圖3、卷積神經網路Alexnet架構
        • 圖4、ITRI AOI2智慧檢測模組之AOI設備複判示意圖
        • 圖5、齒輪外觀瑕疵AI檢測系統
        • 圖6、玻璃鏡片3D視覺模組取像結果
        • 圖7、玻璃鏡片曲度檢測流程
        • 圖8、預測式視覺評估之影像雜訊分析與濾除測試結果
        • 圖9、區域權重曲度品質分析示意圖
        • 圖10、數據資料可視化及即時品質參數預測
        • 圖11、AI智慧磁檢探傷系統
        • 圖12、具自我更新能力之螢光磁檢AI自動檢測系統示意圖

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