电极铝箔工厂如何迈向智慧制造？ 立敦科技和新创联手导入AI品检

传统工厂制造，如何朝向智慧化转型？专门生产电蚀化成铝箔的立敦科技，为提升旗下用于车用电子的电极铝箔品质，在工厂导入AI品检，以取代传统仰赖人工品检方式，并将误判率缩小于0.5%以内。

立敦科技成立于1993年，在台湾和中国都设有工厂产线，专门制造电蚀化成铝箔相关产品，其中包括用于车用电子被动元件的电极铝箔。过去他们仰赖人工方式品检，只能抽检部分产品，且人员容易因为疲劳，导致漏判、误判的情形，直到客户反映产品有瑕玼，再回头检视生产环境予以改善，花费较长的时间外，也影响商誉。另外，整个制造业受到少子化的影响，易遭遇劳力短缺的问题。

为此，他们在两年前和国内新创业者开必拓数据合作，开发适用于铝箔生产的AI品检方案，开必拓主要以旗下的fastable.ai，运用光学镜头拍摄产品影像，结合算法辨识不同产品的瑕玼。立敦和开必拓合作开发这套客制化AI品检方案，由立敦的品检人员标示影像资料，透过监督式学习，透过深度学习辨识各种铝箔产品瑕玼。此外，因这套方案实际部署于工厂生产环境，还必需克服不同环境光源下的影像辨识挑战。

立敦科技发言人陈昌源表示，过去人工品检容易产生误判，且只有抽检，当发现瑕玼，再改善生产问题，往往拉长了发现瑕玼、改进生产线的时间，过去瑕玼侦测曾仰赖破洞检测机，但只能检查是否有破洞等单一的瑕玼，无法侦测出其他瑕玼，目前这套AI品检方案已能辨识十多种铝箔产品瑕玼，即时检测所有产品，当发现瑕玼时，能够较快改进因应。目前立敦已将该方案部署在台湾的一家工厂产线，侦测所有产品是否有瑕玼。

这套客制化的AI品检方案，现在已能检测印痕、花斑、灼伤、孔洞，甚至是在生产过程中，蚊虫附着所造成的瑕玼，因电极铝箔用于车用电子，汽车产业对车辆元件的品质要求较高，立敦透过AI检测所有的产品，漏检率保持在0%，误判率缩小至0.5%以内。

不过，这套AI品检因为运用电脑视觉辨识技术，主要以侦测铝箔产品的外观瑕玼为主，至于电性上是否有瑕玼，则仰赖其他设备检测。

陈昌源表示，当AI品检系统侦测到瑕玼后，向相关工厂管理人员发出警示，管理人员可以根据瑕玼种类，更快的研判哪个生产环节出问题，进而改善生产，避免连续生产有瑕玼产品，形成资源的报废浪费。

目前立敦科技仅在台湾的工厂导入，尚未引进到中国的四家工厂。

因应产线上即时检测瑕玼的需要，这套AI品检系统是以厂内云方式部署在工厂内。但双方并没有说明导入AI品检系统的具体成本、产线规模如何？立敦仅表示，导入AI品检方案约需1年多时间回本。