AOI+AI智慧影像辨識的趨勢力 | 我要找工作
![AOI+AI智慧影像辨識的趨勢力](https://i.imgur.com/sLIY79K.jpg)
2022年8月3日—◎AOI+AI智慧影像辨識:以特殊的非接觸式3D結構光,單位細度可以到一條的檢測精度,還可以將沒有感測器的機台做聯網,再將數據資料(生產工單、時間軸資訊 ...
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在疫情影響下,全世界各種不同產業都因為供應鏈中斷和人力的影響而改變運作模式。對於製造業而言,「缺工」一直是令人困擾的一點,不僅如此,在少量多樣的消費市場變化下,對需求多樣性的應變力、對市場快速變化的反應力,以及維持產品品質等都是企業們頭痛的問題。
但也因為這些原因,迫使製造業快速轉型,從自動化、數位化走向智慧化,逐漸取代傳統人力,不僅減少產線人員配置,使人力吃緊問題得以解決,同時減緩疫情對製造業所帶來的巨大衝擊。
為什麼需要AOI+AI智慧影像辨識?
在機械設備加工生產上,雖然生產過程中可以透過物聯網(IoT)和數位系統軟體工具,將OT跟IT結合,做到數據收集、應用並達到即時的人機協作。不過既然叫做「人機協作」,代表還是有需要人工來處理的部分,如:進料、首件檢驗、部分成品組裝、入庫、出貨檢驗等,都脫離不了用人力目視檢測的方式來運作。既然如此,為何還需要AOI+AI智慧影像辨識?那我們得先來看「人力」本質上的一些缺點,以及傳統技術上所不能彌補的地方了。
傳統人力的問題
1.經常性缺工:單調頻繁和重複的長時間作業,導致訓練期長,招聘新人不易。
2.作業人員老化:作業人員年齡層老化,容易因疲勞和身體因素影響,導致檢出率下降影響檢驗品質。
3.品檢標準與結果無法數據化:雖然有參考的圖片、標準書做標準,但因個人主觀因素與產品的多樣化,容易發生過檢與漏檢的問題。
從上面這些敘述來看,我們可以知道傳統人力會造成以下幾點問題:
1.人員經驗造成產量不均:因為每個人的手感、經驗、標準都不一樣,加上長時間用眼,很容易疲勞,因此很難做到標準化和數據化,影響產能的輸出,造成品檢率、產能不定的困擾。
2.無法即時掌握生產/檢驗狀...
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