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作者:黃仲宏高速通訊與運算時代下的智慧製造商機

2020年10月美國蘋果公司(Apple)發表iPhone12智慧手機，正式宣告全世界進入5G高速通訊的時代。可預期的是5G通訊技術將對人類的生活、工作逐漸展現影響。就製造業來說，在高速通訊與運算的趨勢下，可以快速蒐集、整合從設計到服務流程的各種數據，制定生產策略支援即時決策，達到Time to Market的理想目標。「高速通訊與運算時代下的智慧製造商機」，將論述5G將加持5A的發展，5A分別指的是，AMR(Autonomous Mobile Robot, 自主移動機器人)、AGV(Automated Guided Vehicle, 無人搬運車)、AOI(Automated Optical Inspection, 自動光學檢測)、AR(Augmented Mixed Reality, 擴增實境)、AIOT(AI+IOT, 工業物聯網)，而5A會協助產業發展智慧製造，特別是自主移動機器人(AMR)和自動光學檢測(AOI)。

作者:解明潔自動化AI視覺檢測技術

隨著人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與深度學習（Deep Learning）的發展推動視覺檢測從傳統依賴規則的方式，轉型為數據驅動的智能化系統。傳統檢測在光照穩定時具有效率，但對環境變化敏感，易誤判與漏檢。AI 深度學習透過大量標註數據自動提取多層特徵，能適應複雜生產環境，於分類、檢測與分割等任務展現高精度與穩定性。本文介紹 2D 與 3D 視覺技術及其在缺陷檢測、尺寸量測、品質分級的應用，強調其在光照變化容忍度、複雜特徵辨識、即時檢測及自適應優化的優勢[1] [2]。特別是在金屬加工產線，AI 視覺能處理金屬表面反光與隨機堆疊問題，結合工件定位與 3D 視覺辨識，輔助機械手臂完成自動化上、下料，有效提升精度與效率。

作者:李孟軒、李韋辰、張津魁、張耿豪、蔡雅惠粉末冶金齒輪AI瑕疵檢測

粉末冶金在齒輪製造上複雜形狀的製造能力、材料選擇靈活性、少量切削加工、高精度尺寸控制，以及適合批量生產等優勢，使得粉末冶金成為製造高性能齒輪的重要方法之一。粉末冶金工件因粉末冶金燒結後產生多孔隙表面，在高解析攝影機下的影像呈現粗糙、顆粒感大之特性，使用傳統機器視覺檢測方式常發生誤判、漏檢現象，本文藉由人工智慧瑕疵檢測技術的導入，將可以優於傳統的自動光學檢測模式監控產品良率。

作者:楊凱智、徐家瑋、吳鴻材、王俊傑AI音頻非破壞檢測技術

本研究開發了一種適用於金屬零組件的環保且非破壞式檢測方法，目標在改進如X光、超音波、磁粉等檢驗技術。研究的主要目標是建立一個基於智慧製造的人工智能系統，用於檢測金屬零組件的內部與外部損傷。首先使用衝擊錘、力感測器與麥克風感測器進行音頻數據的觸發與蒐集，接著利用自編碼器（Auto Encoder, AE）壓縮特徵，隨後通過群集分析挑選代表性樣本進行破壞性檢測以取得標籤，最後整合音頻特徵提取技術和卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN），辨識出金屬零組件的良/不良品之音頻特徵，在識別特定類型的金屬零組件產品時達到了99.60%的準確率。

作者:楊凱智、徐家瑋、吳鴻材、王俊傑AI音頻非破壞檢測技術

本研究開發了一種適用於金屬零組件的環保且非破壞式檢測方法，目標在改進如X光、超音波、磁粉等檢驗技術。研究的主要目標是建立一個基於智慧製造的人工智能系統，用於檢測金屬零組件的內部與外部損傷。首先使用衝擊錘、力感測器與麥克風感測器進行音頻數據的觸發與蒐集，接著利用自編碼器(Auto Encoder, AE)壓縮特徵，隨後通過群集分析挑選代表性樣本進行破壞性檢測以取得標籤，最後整合音頻特徵提取技術和卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)，辨識出金屬零組件的良/不良品之音頻特徵，在識別特定類型的金屬零組件產品時達到了99.60%的準確率。

作者:張津魁、羅倆凡、李韋辰非破壞性膜厚AI檢測技術

表面鍍膜技術廣泛應用於各種工業製程，以提升材料的耐磨性、耐蝕性等。然而鍍膜層的厚度對於最終產品的性能至關重要，若鍍層厚度過厚或過薄皆可能會影響工件之功能性，導致產品失效。一般常見的傳統檢測方法多透過破壞樣品後，使用目視、顯微鏡或SEM等工具進行量測，雖可提供準確的測量結果，但檢測效率低且會造成樣品破壞問題。本研究透過人工智慧（Artificial intelligence, AI）技術，結合深度學習與影像處理演算法，針對鍍膜表面的膜厚進行分析，克服傳統破壞性檢測的侷限性，並可適應不同材質與鍍層類型，減少雜訊造成的干擾，以確保產品的品質與一致性。

作者:陳昌毅、李品瑤、王裕清、陳彙宇、林義暐、林順傑、江敏村虛擬品管員-智慧化網印參數監控回饋技術

建構在電路板防焊層印刷之智慧化網印參數監控回饋技術，導入網版漲縮補償回饋系統以及印刷厚度即時監控補償系統，整合數種感測技術以及智慧補償模型，藉此提升電路板防焊層印刷品質，印刷厚度均勻度誤差在±1 µm內，印刷圖案覆蓋位置偏移量在±0.015 mm內，提高產品品質、降低生產成本、提高生產效率、優化生產流程，並有助於智慧製造的實現。

作者:黃成凱、麥朝創應用於顯示器自動化檢測之機械手臂虛擬工具中心點自動校正與位置教導系統

機械手臂的精度受到工具與工件位置的正確性影響，必須對其校正才可確保精度。目前工具中心校正方法大多依賴實體特徵點之辨識，對於無實體工具中心點之應用而言(如非接觸檢測、噴塗)則難以校正。為解決此問題，本文提出虛擬工具中心點自動校正與位置教導系統並導入顯示器檢測應用：利用三角測距搭配視覺伺服完成校正與位置教導，解決目前非接觸應用之虛擬工具中心點依賴人力進行位置教導之問題；透過自動教導方法，無須依賴操作者之經驗，有效克服技術人力養成不易及製造業缺工之問題，符合產業對於智慧製造之期待與需求。

作者:葉峻賓、連健宏、許沁如、王裕清、黎煥昇、王裕銘、莊柏逸、蔡博翔虛擬檢測員-全自動智慧PCB光學檢測技術

產品品質是企業追求客戶滿意、提高競爭力的重要指標，生產檢測則是確保產品品質的重要手段，儘管目前市面上有許多視覺檢測（Automatic Optical Inspection, AOI）解決方案可供使用，然而實務上易因寧可錯殺不得誤放之需求，為提升缺陷檢出率而增加特定缺陷種類的資料量，卻導致過度學習（overfitting），讓系統穩定性不佳。為此，團隊已發展虛擬檢測員（Virtual Quality Inspector, VQI）外觀瑕疵檢測技術，可從大量正常影像建立模型，檢測與正常影像差異過大的影像，藉此避免未知的缺陷被分類器誤放，並能整合多種分類器來降低已知缺陷之誤判率，及依據現場作業檢測複判精度動態調整偵測靈敏程度，以維持檢測技術的正確性與穩定性。最後，團隊亦將VQI技術整合至既有AOI設備系統，可代替作業人員自動填入複判結果，利用檢測後之良率分析資訊，串接機器手臂於卷對卷軟板製程進行缺陷標記，達成全自動化之智慧光學檢測作業。

作者:張津魁、羅倆凡、李韋辰非破壞性膜厚AI檢測技術

表面鍍膜技術廣泛應用於各種工業製程，以提升材料的耐磨性、耐蝕性等。然而鍍膜層的厚度對於最終產品的性能至關重要，若鍍層厚度過厚或過薄皆可能會影響工件之功能性，導致產品失效。一般常見的傳統檢測方法多透過破壞樣品後，使用目視、顯微鏡或SEM等工具進行量測，雖可提供準確的測量結果，但檢測效率低且會造成樣品破壞問題。本研究透過人工智慧(Artificial intelligence, AI)技術，結合深度學習與影像處理演算法，針對鍍膜表面的膜厚進行分析，克服傳統破壞性檢測的侷限性，並可適應不同材質與鍍層類型，減少雜訊造成的干擾，以確保產品的品質與一致性。

作者:吳祉毅、施志軒基於YOLO演算法實現機器人孔渣移除定位補償與瑕疵檢測系統

機械手臂在工廠自動化中扮演著重要的角色，具有極高的靈活性、精確性和自主操作能力，並且可紓解缺工人力勞動的需求。在本文中，我們開發了一個具有自動位置補償和瑕疵檢測能力的機器人孔渣去除系統，能夠定位工件的特徵，進行孔渣去除和瑕疵檢測，並利用YOLO（You Only Look Once）算法進行物體檢測。本文中的實驗工件是膝關節股骨植入物。首先，我們採用了一種位置補償方法來精確定位工件的夾持孔。然後，EzSim軟件自動生成機器人路徑，用於去除夾持孔孔渣。隨後，系統利用檢測到的瑕疵位置生成重新去渣的路徑，確保所有殘留物被徹底清除。

作者:張耿豪、李韋辰、羅倆凡、呂寧遠、蔡雅惠導磁材料之AI智慧磁檢探傷應用

一般磁粉探傷通常以人員目視檢查缺陷方式進行，乃因使用傳統機器視覺檢測方式常發生誤判、漏檢現象，導致自動檢測一直是個困難的課題，目前大多還是只能依賴目檢員來確保產品品質。為因應導磁材料製品自動檢測之需求，本文將介紹工研院機械所開發之人工智慧磁檢探傷技術以及其相關之導磁材料製品檢測應用，亦可解決現有導磁材料製品表面上因光源不均及磁粉液殘留造成檢測結果不穩定之問題，以提升磁粉探傷產業之附加價值。

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