人工智能外觀檢測系統特點
- 現今產業界外觀檢測設備，大部分都是使用獨立機台作業，不僅佔用生產線的空間，而且增加生產線的作業步驟，同時因為速度的不匹配，很難做到百分百檢查。
- 大部分的生產產品都趨向於小批量生產，因產品更換速度頻繁，很難有一個標準的影像比對來做以往的瑕疵判斷，人工智能外觀檢測系統能將各種瑕疵分類，經過深度學習忽略背景的改變，而針對瑕疵來做出判斷。
- 客製化外觀檢測系統，可以再根據客戶生產線的現況，提出一次性的解決方案。
人工智能外觀檢測技術
- 線性8K掃描照相機。
- 高亮度線性陣列光源，不受環境與背景光源影響。
- 利用人工智能深度學習功能，應用在自動檢測，針對各種類型瑕疵進行判斷，將各種瑕疵分類執行深度學習後，產生自動判斷執行程式，不需要建立Golden Sample。
- 機器學習與影像判斷為兩個獨立的功能，在人工智能學習時不需要停止機台偵測的功能。
- 人工智能學習程式可以根據生產線的狀況，隨時調整增加學習模式，與時俱進增加人工智能程式判斷的能力。
客製化外觀偵測系統安裝流程
- 與客戶討論生產線流程, 瑕疵種類,瑕疵產生頻率….等等。
- 生產線現場進行機台量測，並了解客戶安全規範。
- 完成設計草圖，並取得客戶的同意。
- 原物料準備後，進行現場施工。
- 收集生產線產生的影像資料，並且收集瑕疵影像資料後進行人工學習。
- 人工學習後產生自動判斷程式並上線開始工作AOI圖片。
人工智能缺陷偵測系統缺陷實例
- Scratch
- Arcing
- Water Mark
- Type O Defect
- CMP Residue
- Edge Chipping
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