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AOI結(jié)合AI技術(shù)助力智慧製造領(lǐng)域少量多樣與客製化生產(chǎn)，不僅減少人力與作業(yè)負擔，提升良率與出貨效率，現(xiàn)今更拓展至智慧巡檢與協(xié)作機器人應(yīng)用，成為推進製造產(chǎn)業(yè)升級的動能。

自從2011年工業(yè)4.0問世以來，將製造業(yè)從過去到了製程終端，甚至出貨前才會開始執(zhí)行的品質(zhì)檢測程序逐步向前推進。不僅要求在製程中，就要開始透過IIoT實時上傳資料、分析，甚至成為AI機器學習的根據(jù)。

甚至還要在製程前，就要開始建立數(shù)位分身模擬預(yù)測，以及邊緣生成式AI模型所需的資料庫，確保能在各種不同環(huán)境下維持相同品質(zhì)、24/7不間斷運作，因此讓機器視覺（Machine Vision）檢測成為目前智慧製造發(fā)展最快領(lǐng)域。

其中包含量測、辨識、定位、檢查共4大項目，又以AOI自動光學檢測應(yīng)用的比例最高，利用非接觸式光學儀器取得成品的表面狀態(tài)，再以電腦影像處理技術(shù)來檢出異物或圖案異常等瑕疵，比起人眼、接觸式檢測更快且穩(wěn)定，也較不受限於載臺或周邊環(huán)境限制。

除了利用模組化軟體結(jié)合工業(yè)用相機，也就是將「嵌入式視覺+演算法+影像處理軟體」整合納入AI模組相機，軟體，提供開發(fā)者快速的視覺流程評估概念，從影像輸入到視覺結(jié)果產(chǎn)出的過程，提供可視化結(jié)果操作介面。因此使得現(xiàn)今機器視覺的處理速度比先前更快速。倘若使用已開發(fā)完成的AI模組軟體與設(shè)備，降低設(shè)備及人才門檻，也可以快速上線，降低部署成本。

至於使用邊緣AI的價值，便在於從AOI蒐集到的數(shù)據(jù)進行分析歸納後，將資料拋到MES或EAP系統(tǒng)，以查出物料、製程等與瑕疵關(guān)聯(lián)的原因；進一步透過數(shù)據(jù)回饋來優(yōu)化整體製程，以增加效能與產(chǎn)能、產(chǎn)品與服務(wù)的創(chuàng)新。

尤其是在現(xiàn)今少量多樣、客製化大批量的生產(chǎn)趨勢下，使用AOI+AI技術(shù)運用在產(chǎn)品生產(chǎn)較為複雜或辨識品質(zhì)瑕疵的狀況下，將能減少人力、作業(yè)負擔、提升出貨品質(zhì)或縮短出貨速度，並將問題分析的肇因回饋到製程當中進行調(diào)整，得以提高良率。

因此須有足夠算力與LLM，打造軟硬體服務(wù)的整合方案，分別適用安裝於受到硬體空間限制的邊緣AI裝置、高速流水產(chǎn)線上，執(zhí)行嚴格品質(zhì)檢測或是包裝出貨前檢查。並搭配鑑別/生成式AI模擬與訓練平臺，縮短標註資料的時間與人力、成本，可在不同場域快速部署。甚至是搭載於新一代協(xié)作、人型/多足機器人，以執(zhí)行智慧巡檢等更複雜、實時（低延遲）的功能，成為推進AOI、機器視覺廠商未來成長的主要動力！

從2D邁向3D AOI 加速滲透普及

其中又可根據(jù)AOI系統(tǒng)的工作原理和應(yīng)用場景，概分為2D/3D AOI，前者依賴於物體反射的光線分析，產(chǎn)生少了深度資訊的2D平面圖像，檢測能力有限，環(huán)境或人工照明的變化也可能會影響其準確性；後者則利用多個攝影機/感測器，例如LIDAR、飛行時間（ToF）和結(jié)構(gòu)光等技術(shù)，從不同角度擷取、建構(gòu)3D圖像，對於需要精確測量複雜形狀的應(yīng)用至關(guān)重要，但缺點是對於設(shè)備成本、操作人員專業(yè)知識要求更高。

從以上2D~3D AOI的演進，也反映了現(xiàn)代製造業(yè)對日益複雜和精確檢測的需求。儘管2D AOI在簡單任務(wù)中具有速度和成本效益，但3D AOI系統(tǒng)也在邊緣AI實時處理的協(xié)助下，能在高速生產(chǎn)中變得實用。因此可全面檢查複雜元件和焊點，解決了過去難以檢測的缺陷，因製造商對更高品質(zhì)標準和缺陷檢測能力的追求，推動了對更複雜如AI增強型檢測技術(shù)的投資。

目前AI如何增強AOI和光學字元辨識（OCR）的技術(shù)，則包含導(dǎo)入卷積神經(jīng)網(wǎng)路（CNNs）等深度學習模型，以減少誤報、過殺；並簡化了演算法開發(fā)、系統(tǒng)設(shè)置及程式設(shè)計、判斷良品與否的閾值微調(diào)，減少了人為變數(shù)及新設(shè)備的上市時間；進而對缺陷產(chǎn)品分類，甚至追溯製造過程中錯誤的根本原因，協(xié)助製造商優(yōu)化流程並提高良率。

圖一 : Edge AI搭載於新一代協(xié)作、人型機器人，成為推進AOI、機器視覺廠商未來成長的主要動力！

如今有別於過去微調(diào)AOI系統(tǒng)，需要大量的專業(yè)知識和時間，即使沒有深厚工程背景的操作員也能利用AI訓練機器，實現(xiàn)更快部署、更廣泛的應(yīng)用；以及跨產(chǎn)線達到一致的品質(zhì)控制，將加速AOI在各行各業(yè)的採用，並推動用戶友善的AI檢測平臺進一步創(chuàng)新。

包含經(jīng)過邊緣AI賦能的3D成像技術(shù)、鏡頭和AI演算法引導(dǎo)的機器人，也加強了嵌入式視覺系統(tǒng)的安全性，提供比傳統(tǒng)系統(tǒng)更高的準確性和更少的誤報，經(jīng)過實時決策處理，提高生產(chǎn)力和安全性；並減少頻寬成本，簡化AOI的演算法開發(fā)，系統(tǒng)設(shè)置、程式設(shè)計和閾值微調(diào)作業(yè)，縮短新設(shè)備的上市時間；降低持續(xù)的軟體支援成本，並強化了人臉識別、異常檢測和自動決策的能力。

邊緣AI導(dǎo)入工業(yè)機器人 提升自適應(yīng)能力

同時代表了一項邊緣AI重要的技術(shù)趨勢，也就是不再只是漸進式的演化，而是朝向真正自主和適應(yīng)性製造系統(tǒng)的根本性轉(zhuǎn)變。邊緣AI與機器視覺的融合正在生產(chǎn)線現(xiàn)場，進行品質(zhì)控制、預(yù)測性維護和機器人引導(dǎo)協(xié)作的實時設(shè)備推論能力，並將工廠從被動式轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃邮健⒆晕覂?yōu)化的營運實體，使機器能在本地「思考」和適應(yīng)，自我優(yōu)化製造環(huán)境。

其中真正的價值，不僅在於避免單一產(chǎn)品瑕疵或設(shè)備故障，更在於優(yōu)化整個維護生命週期。透過在邊緣AI處理數(shù)據(jù)，「即時」檢測到異常情況，從而實現(xiàn)工廠即時智慧維護、品質(zhì)控制，以及先進的庫存和佈局規(guī)劃。將最大限度地減少了意外的生產(chǎn)中斷、對大量備件庫存的需求，並使維護團隊能更有效工作。

邊緣AI在智慧工廠系統(tǒng)中的應(yīng)用，則代表著正朝向分散式智慧的轉(zhuǎn)變。包含邊緣設(shè)備，如攝影機、機器人、感測器等，應(yīng)納入自動化流程，進而處理資訊並立即做出自主決策。

AOI融入改良流程 有效提高生產(chǎn)力

如仁寶電腦便將AI與精益自動化相結(jié)合，將整體生產(chǎn)力提高約20%，不僅反映在生產(chǎn)速度上，讓每位操作員的輸出幾乎翻倍；並且在AOI的誤報率幾乎降至零，顯示出仁寶在生產(chǎn)過程中對品質(zhì)控制的重視。

仁寶電腦表示，這些改進並非單純的數(shù)據(jù)指標，而是基於實際的成本節(jié)省和交貨時間的縮短，任何無法降低成本或改善交付的工具都不會被納入生產(chǎn)流程中。這一理念推動了該公司在AI應(yīng)用上，將海量數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)化為更智慧的決策到生產(chǎn)自動化過程中，始終將人員的創(chuàng)新文化置於核心地位，不僅提升了生產(chǎn)的透明度，也促進了問責制和客觀解決問題的文化。

在具體的技術(shù)應(yīng)用方面，仁寶的生產(chǎn)線上已經(jīng)引入了先進的機器人和智慧控制系統(tǒng)，不僅提高了生產(chǎn)效率，還能動態(tài)調(diào)整以應(yīng)對市場需求的變化。例如，仁寶在品質(zhì)檢查上投資了針對產(chǎn)品量身定製的AI視覺演算法，這使得AOI的準確率達到近99%。這樣的改進不僅提升了產(chǎn)品的品質(zhì)，也讓操作員能夠?qū)Ｗ㈧督鉀Q更複雜的問題，從而進一步提高了生產(chǎn)力。

羅昇企業(yè)也以「看得見、算得出、即時調(diào)整」的3大關(guān)鍵力為核心，強調(diào)即時可視，智慧決策，精準製造。經(jīng)整合AI+3D視覺的深度學習與毫秒級精密運動控制等技術(shù)，引導(dǎo)智慧包裝堆棧應(yīng)用，協(xié)助客戶打造高彈性、高韌性與高效率的製造實力，能縮短導(dǎo)入與換線時間；即時掌握設(shè)備狀態(tài)，讓客戶可在快速變動的製造環(huán)境中迅速決策，提升競爭力。

其中因傳統(tǒng)拆棧缺乏視覺輔助時，需逐一固定抓取，容易導(dǎo)致空抓浪費時間與能耗。羅昇以 Mech-Mind AI 3D視覺技術(shù)為核心，搭配工業(yè)相機內(nèi)建深度學習與圖形化介面，可即時辨識實際位置與姿態(tài)。再透過AI快速生成最佳路徑，No code流程編輯器即可拆垛、分揀、檢測與定位裝配，避免重複取放並精準處理混棧與緊密貼合箱件；支援多距離與環(huán)境光場景，處理混料堆疊、緊密貼合等複雜應(yīng)用，縮短作業(yè)時間效率顯著提升。

圖二 : 羅昇整合AI+3D視覺的深度學習與毫秒級精密運動控制技術(shù)，引導(dǎo)智慧包裝堆棧。(soruce:羅昇)

此外，面對注重產(chǎn)線效率與品質(zhì)的生技食品產(chǎn)業(yè)，宇瞻擅長為其量身打造客製化的瑕疵檢測設(shè)備，例如今年為國內(nèi)知名藥廠開發(fā)的inline線檢測設(shè)備，能迅速檢測裝填後塑膠藥瓶的液位、標籤及瓶身外觀等瑕疵。

其他像是連排枕式瓶、各材質(zhì)藥瓶藥罐、膠囊藥錠PTP包裝等，宇瞻的機構(gòu)團隊皆能依現(xiàn)行產(chǎn)線環(huán)境規(guī)劃自動化檢測設(shè)備，搭配自主研發(fā)的AI+AOI瑕疵辨識技術(shù)，快速精準檢測異常，並針對瑕疵類型進行統(tǒng)計與分析，協(xié)助藥廠與食品廠減少目檢人力，有助於製程優(yōu)化。

圖三 : 宇瞻的智動化檢測設(shè)備可快速精準檢測異常，並能依各產(chǎn)業(yè)需求客製化開發(fā)。(source:宇瞻)

除了面板與生技業(yè)外，宇瞻專業(yè)的光學檢測與研發(fā)團隊具備豐富的檢測經(jīng)驗，對於金屬五金產(chǎn)業(yè)的齒輪、馬達、螺絲、螺帽等零件，或半導(dǎo)體製程與材料的表面異常、異物、尺寸偏誤等各種缺陷，皆能依據(jù)瑕疵樣態(tài)與現(xiàn)場環(huán)境，量身規(guī)劃AI+AOI檢測解決方案。

憑藉軟硬體整合能力與跨產(chǎn)業(yè)導(dǎo)入經(jīng)驗，宇瞻將持續(xù)致力於協(xié)助製造業(yè)穩(wěn)健升級，進一步邁向更高效智慧製造。