摄影/翁芊儒
由Google Brain创办人吴恩达成立的新创公司Landing.AI,最近来台拓展市场,其副总裁王冬岩在台发布了在智慧制造缺陷检测(Defect Detection)的新解决方案,直接透过摄影机分析产线上操作员的行为,来判断产品组装的错误率。
虽然Landing.AI是新创企业,但已经有许多企业导入其服务,包括鸿海也找上门合作。其提供的服务主要分为AI Solution解决方案、AI加速平台(AI Acceleration Platform)、以及AI转型平台(AI Transformation Platform),企业可以依照需求来选择合适的服务采用。
如AI解决方案,提供企业在五种常见制造场景中运用的缺陷检测技术,包括管线中气液体的泄漏、微小颗粒的追踪和侦测、表面工艺的瑕疵侦测、透过辨认几何图形来侦错、以及不同微小零组件的分类。不同技术又适用于不同场景,例如微小颗粒常见于药厂辨识药物是否掺入杂质,而运用几何图形能查找组装作业中错置的零件等。
除此之外,王冬岩也在台发布缺陷检测的新解决方案“人类行为训练(Human Performance Coaching)”,可以用摄影机即时撷取生产线上作业员的行为,来判断组装过程中的行为是否正确,也能进一步得知每个作业员在各工序花费的时间、以及与前10%表现者平均效率的差距。
另推出多项辅助AI训练工具,可靠GAN自动产生缺陷影像弥补不足资料
Landing.AI的还提供了提高缺陷检测模型侦错率的辅助工具,例如Smart Data技术,可利用生成对抗网络(GAN)搭配随机扩充资料量的工具,王冬岩表示,可利用不到10张瑕疵影像,萃取其特征值来生成大量仿制的资料,并以此来训练缺陷侦测模型。他解释,许多企业缺乏训练用的瑕疵影像资料,例如某个显示器制造大厂,搜集了300万张影像资料要建立瑕疵侦错模型,但细问之下,其中瑕疵影像比例不到10%,又必须根据上百种瑕疵进行分类,最后才发现每一种特定瑕疵的影像数量都不多,不够训练模型。
此外,AI加速平台也提供了一个Live Defect框架来供企业更有效地定义资料缺陷。除了使用者可以标记旧有资料之外,也能随着新缺陷的产生来增加标记资料,进而不断优化模型。
王冬岩表示,模型表现不好很常是因为缺陷的标记不精确,例如质检员在标记影像时,时常遇到每个人针对同一张影像没有共识的情形,就表示影像不能明确反映实物情形;此外,标记的工作量大,试想一个工厂生产几百种零件,每一个零件每一面的每个缺陷都要标记,若没有工具辅助标记,很难有效率的分类执行。“客观基于事实来定义缺陷,是整个流程最重要的事。”
吴恩达提出AI导入5大步骤,第一步是小专案实测,而不急着先定AI战略
除了工具,Landing.AI也提供导入顾问服务,称为AI转型平台,一次为期18-24个月。吴恩达根据自身的经验,将企业导入AI的过程分为5个步骤,推出这项服务。
王冬岩进一步说明,首先,是选定小的专案来执行,确保可以6-9个月见效,以建立企业应用AI的信心;第二,则是透过各种管道辅助企业招揽AI人才、建立团队;第三,是提供公司高层与职员相关课程来学习,培养新的思维与观念;第四,则是拟定企业的AI战略,王冬岩指出,很多人误认为拟定战略应该是第一步,其实,企业刚接触AI时,还没做好准备,就算这时拟定战略,未来也会不断修正。最后,订定长期战略后,才是从内而外的导入和执行AI,目标是希望能改变整个市场对企业的定位与观感。
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