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打造AI视觉检测平台 GPU选择须兼顾5大重点
 

【作者: 王明德】2019年03月08日 星期五

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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,透过软硬体平台,机器视觉现已可整合机械手臂、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解决方案。


偲捷科技总经理陈青炜表示,制造系统须具备高度专业,机械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,将有助于制造业者提升工作效率,并缩短人才的培育时间。



图1 : 偲捷科技总经理陈青炜(左)与先进技术经理廖伯霖均表示,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 需要特别设计。 (摄影/王明德)
图1 : 偲捷科技总经理陈青炜(左)与先进技术经理廖伯霖均表示,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 需要特别设计。 (摄影/王明德)

陈青炜以该公司的SmaSEQ软体平台为例,SmaSEQ偲捷科技成立时推出第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,陈青炜进一步表示,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。
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