偲倢科技 Spingence Technology

 
偲倢科技股份有限公司(下稱「本公司」)為提升本公司之企業形象識別,業已於民國 111 年 9 月 12 日起,全面採用全新之 SPINGENCE 企業標誌,並依據商標法之相關規定據以提出商標註冊之申請。而本公司舊有之商標均已不再沿用,亦不再據以表彰為本公司。是此,本公司敬依本聲明書廣告各界周知,並提醒各界先進避免再為相關之使用。
 

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01.02 2022

AOI?AI? 如何選擇最合適企業的方案?

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AOI?AI? 如何選擇最合適企業的方案?

對於許多製造業的客戶而言,傳統的 AOI 可能存在過殺率居高不下和漏檢的技術問題,

當 AI 隨著科技日新月異受到大家的注目並應用在工業瑕疵檢測時,不禁讓人好奇,究竟 AI 如何帶來效益呢?又和傳統 AOI 有什麼區別呢?

 

AOI (自動光學檢測,Automated Optical Inspection),為高速高精度光學影像檢測系統,運用機器視覺搭配 Rule-Based algorithms做為依據,用以量測成品、半成品的尺寸規範或是檢測異物附著及外觀瑕疵等異常。在自動化產線中,過往產品外觀檢測需耗費大量人力,且為了顧及產能往往難以執行 100% 產品全檢,而 AOI 正是改善傳統以人力使用光學儀器進行檢測的缺點,可提升檢測品質穩定性,大幅縮短產品檢測時間,進而降低生產成本。 
 
常用來與 AOI 做為比較的 AI,通常指的是 AI 的其中一個分支—深度學習 (Deep learning),一種以類神經網路架構,透過給予大量的資料,反覆進行特徵搜尋及學習的方法。在這樣的架構中,有別於 AOI 需針對每一種的瑕疵可能出現的樣態,設計相對應的參數規則,AI 僅需盡可能地提供所有可能出現的瑕疵圖像資料,模型 (Model) 即可自動進行學習,大幅度降低程式開發時間。 
 

AOI 與 AI 比較

AOI 與 AI 基於使用原理不同,針對其優劣勢有不同的應用場景,針對需求選擇效果最好的方式才能協助客戶事半功倍。

雖然 AOI 及 AI 常被放在一起比較,但實際上兩者並不是替代品,而是相輔相成的存在,因 AOI 的檢測原理是以設定好的參數為基準進行邏輯判斷,這樣子的方式在外觀標準較嚴格的產業上,過度篩檢 (Overkill 偏高) 是長期以來的問題,而為了解決這樣子的問題,不得不以人工進行第二次複檢,不僅耗時也提高了檢測成本。 AI 技術的成熟,正好得以彌補 AOI 的缺點,提高檢測效率並有效降低過殺;而在 AI 導入初期,數據量較少的情況下,難以保證實際上線的準確率,AOI 這時則可以輔助快速收集數據,縮短模型收斂時間,也因此「AOI+AI」來提高檢測準確率已逐漸成為主流的方法。 
 

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