cable and connector for USB, Type-C, Micro USB, Lightning, on a white background in isolation, collage

META-aivi成功案例

AI影像辨識、分類與瑕疵檢測各式傳輸線

客戶是泰國的SP Vision Technology,其主要提供工業及自動化產品銷售及安裝服務,透過銷售機器視覺、工業相機、軟體等解決方案,協助客戶提高產品質量。

線材加工品檢瑕疵檢測關鍵

線材是啟動機台的關鍵組件。線材由眾多電線所組成,根據線材不同的應用條件,線材的長度、粗細以及加工方式亦有所差異,因此如何控管線材的品質,便成為線材加工業者最為迫切的課題。

一般線材加工業在進行USB、HDMI等連接器品檢時,除了確保線材耐久性、功能及安全性合乎標準外,即是查驗線材外部的絕緣材料及連接器是否有裂痕或損壞,如果一切完善,便依序進行分類與出貨。

傳統AOI自動光學檢測困境

然而,由於傳輸線種類多、數量龐大,光仰賴人力辨識外觀是否有損壞,容易因疲勞造成疏忽;而導入傳統AOI自動光學檢測進行瑕疵檢測,往往因為參數設定得相對嚴格,導致系統過於敏感,易受光影等外在條件影響而造成誤殺(Overkill)現象讓大量良品被誤判為NG品,工程人員必須不斷調整演算法及參數、產線人員重複檢測以避免問題發生。

此外,AOI所需要的樣本數較多,且僅可檢出定義好的瑕疵,因此常產生漏檢(Leakage)的問題,導致無法快速因應彈性化生產需求。

用AI解決分類辨識與檢測難題

透過AR+AI視覺系統META-aivi整合人工智慧 (AI) 強大的分析能力與擴增實境 (AR)的靈活適應性,可協助進行快速辨識、分類與檢測等應用。
 
只要約5~10張的少量圖像樣本數,所羅門AI即可完成訓練模型,學習辨識Lightning、USB、RJ45、HDMI等連接器外觀,同時任意搭配行動裝置、AR眼鏡、監視器/隨身攝像頭等載具,便能快速進行傳輸線的辨識及分類。此外,相關數據可直接導入公司出貨系統或輸出檢查結果,建立電子化檢查記錄供日後備查與製程改進,提高良率並減少不良品流出問題。
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