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打造AI視覺檢測平臺 GPU選擇須兼顧5大重點
[作者 王明德]   2019年03月08日 星期五 瀏覽人次: [16857]

近幾年工業4.0帶起智慧制造浪潮,與過去側重硬體效能的制造系統相比,新世代智慧制造更重視軟硬整合,透過軟硬體平臺,機器視覺現已可整合機械手臂、工業相機與自動光學檢查(Automated Optical Inspection; AOI)演算法,提供制造業者快速導入、簡易上手的產線視覺檢測解決方案。


偲捷科技總經理陳青煒表示,制造系統須具備高度專業,機械工程師的培養難度相當高,因此高專業且操作介面精簡的軟體平臺,將有助于制造業者提升工作效率,并縮短人才的培育時間。



圖1 : 偲捷科技總經理陳青煒(左)與先進技術經理廖伯霖均表示,產線檢測則是辨識率須達 99% 以上、影像資料少,但辨識物背景單純,因此AI 需要特別設計。 (攝影/王明德)
圖1 : 偲捷科技總經理陳青煒(左)與先進技術經理廖伯霖均表示,產線檢測則是辨識率須達 99% 以上、影像資料少,但辨識物背景單純,因此AI 需要特別設計。 (攝影/王明德)

陳青煒以該公司的SmaSEQ軟體平臺為例,SmaSEQ偲捷科技成立時推出第1版,現已推出第 2 版,新版本重整了平臺底層,并透過人工智慧 (AI) 降低操作門檻,陳青煒進一步表示,影像辨識仍是目前AI的最主要應用,尤其是在產線的瑕疵檢測,AI的快速辨識與自我學習功能,可讓建置效益快速浮現,進而強化客戶的導入意愿,目前市場的導入已經加速,未來發展潛力相當驚人。
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