宸曜科技（Neousys Technology）24日舉辦的「邁向工業4.0 ─ 導入機器學習的智慧製造」研討會。會中宸曜科技與全球機械手臂市佔霸主精工愛普生（Epson）、宜谷京科技、弘翔精密與肯定資訊科技等機器視覺產業專家，整合機器學習（ML）的視覺系統、機器手臂到視覺軟體等主題，分享協助企業邁向工業4.0之道，以及解決外觀品質檢測等視覺應用上的幾項痛點。

/news/2019/04/29/1325022680S.jpg

宸曜科技產品企劃一部產品經理鄧博元表示：「宸曜科技為整合強固寬溫與設計美學的嵌入式電腦專家，專注於設計製造兼具強固及精巧小尺寸的無風扇工業電腦平台，核心技術涵蓋嵌入式運算以及產業數據的採集分析。產品致力於創新、並整合全方位應用導向功能，是自動化智能工廠、機器視覺、交通運輸、GPU智能運算、機器學習、自動駕駛、監控和視覺分析等工業電腦的指標解決方案。」

鄧博元於會中提出即將上市的工業級 GPU運算人工智能平台Nuvo-8208GC，與獲得中國百度Apollo 2.0自駕技術指定運算系統Nuvo-6108GC，以及今年四月剛獲得美國 2019年 Vision Systems Design視覺平台設計金質大賞的Nuvo-7164GC。而這些平台適用於基於機器學習（Machine Learning, ML）的機器視覺應用，其最為擅長的工作乃是「圖樣辨識」，只要影像處理、判斷的速度夠快，加以累積訓練資料增加，有助於提升系統辨識的準確度。

隨著產線的高精密組裝、加工程序日趨複雜，自動化需求更是與日俱增。導入整合性的自動化設備，更是未來自動化產線的趨勢與企業成長的重要利基。Epson器械手臂自動化營業部經理陳子軒提到打造高產能與良率的智慧工廠的方式，他以Epson SCARA機械手臂連續八年全球市佔第一為例，說明其擁有「高速度、高精度、低震動」的「兩高一低」優勢，手臂可搭配視覺辨識系統及力覺感測器，達到快速辨識物件、偵測其位置與方向並精準掌控操作力道，如何在最短時間內提升產線效率與精度。

宜谷京科技產品部研發總監林晏全提出傳統品檢系統（AOI）普遍存在的問題，包含產品製造總會存在可容許的不穩定性，但傳統的AOI常常因此過檢；過於細微的瑕疵，需要開發者有足夠的演算法能力以及經驗。開發時間長，需耗費相當多的時間執行開發與修改，時間成本高；普遍操作介面複雜，太多專業名詞，需要聘請專門的工程師來維護，以及開發者能力不一，檢出效果不如預期引發爭議等。宜谷京科技研發總監林晏全會中提出獨家的離析學習演算法FIA intuit，解決上述機器視覺應用上的問題與瓶頸，在實務上達到精準、簡易、彈性、穩定、量化的效果。

在傳統機器視覺檢測方面許多廠商面臨許多問題，像是視覺檢測的需求已轉向少量多樣化，傳統的Coding開發過於耗時；此外，當一家公司的研發人員異動交接時，常常因程式碼過長，新接手的人員得將整個程式重寫；再者，於現場遇到問題時，由於研發設計人員不易收集到資訊，因此必須親自前往現場判斷。以上三種問題，是軟體工程師最常遇到的狀況，也是高階主管急著要解決的效率問題。弘翔精密產品部協理王健宇提出Adaptive Vision studio圖控式影像分析工具，使得傳統機器視覺檢測佈署時間從幾周的時間，大幅縮短至30分鐘即可以高效率的方式完成檢測專案，大幅節省時間及人力，並且完全不用動手寫程式的方法。

最後，肯定資訊科技工程部經理曹志宇在「低成本建構深度學習檢測系統」這個主題中，提出業界首款支援深度學習功能的工業相機，其搭載 Intel Movidios Myriad（VPU）視覺處理晶片，同時導入深度學習的創新技術，以解決較為複雜的應用，如表面的瑕疵檢測、甚至辨識金屬外觀上的油汙，和分辨太陽能面板的生產品質等。