AI 與機器視覺在品質管理扮演甚麼角色？
人工智慧 (AI) 技術的日益普及為製造業中的品質管控帶來新革新。隨著生產流程變得日益複雜，傳統檢測方法逐漸無法跟上需求。憑藉其適應性以及提升檢測精度和效率的能力，AI 已成為在生產和製造環境中維持高品質標準的不可或缺工具。
AI 視覺檢測
由先進的機器學習演算法如：深度學習神經網絡驅動的 AI 瑕疵檢測，提供了無與倫比的檢測速度和檢出率。傳統檢查方法依賴主觀的人眼判斷，或有固定規則的光學檢測，而 AI 視覺檢測系統則依賴可擴充的資料導向演算法，能維持一致的檢查結果，不只精準檢查出細微瑕疵，面對隨機不固定的瑕疵也能識別，並同時處理大量物件。
AI 演算法在檢測各類產品缺陷方面表現優異，從表面瑕疵到複雜異常和不規則性皆能偵測。通過對視覺數據的實時分析，AI 檢測系統使用先進的圖像處理技術來檢測出傳統方法可能忽略的缺陷。這樣的高精度不僅提高了品質標準，還大大減少了不合格產品流入消費者手中的風險。
此外，AI 系統還能藉由複雜的機器學習演算法，以高精度分類缺陷。透過這些技術，製造商能夠有效地對有缺陷的物品進行分類和整理，快速處理特定問題，同時降低品質管理流程中的誤殺率和漏檢率。
除了瑕疵檢測和分類之外，人工智慧驅動的光學字元辨識 (OCR) 技術在製造和物流中也發揮著至關重要的作用。 OCR 系統可以直接從產品或包裝上準確讀取關鍵資訊，例如讀取序號、有效期限和其他數據。此功能增強可追溯性並確保符合法規要求。
AI 技術還能透過有無檢測 (Presence/Absence Checking) 識別產品中的特定特徵或缺少的零件，確保符合嚴格的品質標準。這對於組裝線中要求精確零件放置以確保產品功能性和安全性的場景尤為重要。
許多行業正使用 AI 視覺檢測進行品質管控。例如在電子製造業中，如三星等企業正利用 AI 驅動的視覺檢測系統高精度檢測印刷電路板 (PCBs) 的缺陷。這些系統分析大量標記的 PCB 圖片數據，藉以識別可能被檢查員肉眼檢測所忽略的缺陷。同樣地，在製藥業中，配備高解析度攝影機的 AI 視覺系統被用來檢測小瓶裝藥品在包裝過程中產生的裂縫、缺蓋或異物。
使用 AI 視覺進行藥品泡殼包裝檢測
使用機器人進行 AI 視覺檢測
將 AI 技術與機器人結合進一步提升檢測能力，特別是對於精密物件和多維物體的檢測。視覺引導機器人 (VGR) 將先進的 AI 演算法與配備高解析度攝影機和感測器的機器人系統進行整合，進一步對複雜物品和結構的執行精確分析。
不同於傳統的固定線路檢測方法，VGR 能夠動態調整檢測路徑，增加靈活性和效率，同時減輕操作負擔。此技術對於處理大型物件或在受控環境中運作的行業相當受用。
例如，越來越多汽車製造商部署配備視覺系統的 AI 協作機器人 (cobots) 進行自動化的車身塗漆檢測。這些 cobots 使用高解析度攝影機和機器學習演算法，自動掃描車身並檢測塗漆缺陷，如刮痕或不均勻的塗層等。
同樣，在航空業中，配備高解析度攝影機和感測器 (如超聲波) 的 AI 驅動機器人手臂，用於檢測飛機零部件的缺陷或不當組裝。這些機器人手臂能在狹小空間內操作，進行精確且高效的自動化檢測，在精度和速度上超越傳統的檢測方法。
在機器手臂上加裝 AI 視覺進行汽車引擎蓋檢測
AI 視覺檢測與 AR 的結合
AI 人工智慧與擴增實境 (AR) 技術的融合代表著檢測能力的一大進步，大幅超越單純的瑕疵檢測。藉由將檢測數據疊加在實體物件上，AR + AI 可為操作人員提供可行的洞見分析，進而強化決策能力並改善工作場所的安全性。這種強大組合充分發揮 AI 和 AR 的優勢，使品質控制工作流程更加全面且高效，徹底改變檢測流程，並促使計數、組裝驗證、SOP 驗證及安全檢查等新應用成為可能。
由 AI 驅動的 AR 設備，如智慧眼鏡和 AR 頭戴裝置，為前線工作人員提供便捷的操作界面。然而，AI 視覺檢測並不限於專門的 AR 硬體，也可以與日常智慧裝置（如智慧手機、平板電腦、IP 攝影機和無人機）結合，進一步擴展檢測系統的應用範圍和功能。這些技術與各類智慧裝置的相容性彰顯其多樣性，並具備在不同產業中廣泛應用的潛力。
例如，在物流和倉儲領域，AI 驅動的物件識別透過智慧裝置實現精確的庫存計數，進一步優化庫存控制及管理流程。這種整合降低揀貨時可能的錯誤，並為倉庫員工提供可行的分析，能有效簡化工作流程並提高整體效率。
在 PCB 組裝過程中，這些系統將組裝指示直接投影到技術人員的視野中，引導他們逐步完成複雜的程序。AI 算法分析技術人員的操作並提供即時反饋，確保符合標準作業程序 (SOP) 並減少錯誤。
AI 增強的 AR 檢測在維護安全和合規性等面向也發揮至關重要的作用。在建築領域，AI 系統能夠識別潛在的危險並確保人員執行程序符合行業規範，有效降低事故風險，提升整體施工現場的安全性。對於基礎設施的監控，配備有 AI 的智慧裝置能夠讓技術人員進行即時的遠程檢測，並將實時影像數據傳送給遠端專家進行分析。AI 演算法能自動標記潛在問題，便於立即調查和解決。這種設置不僅能減少停機時間，還能確保機器和關鍵基礎設施的可靠性。
同樣地，在離岸風電產業中，配備 AI 和 AR 能力的無人機對於監控和進度追蹤至關重要。無人機提供帶有 AR 疊加的全面空中視角，包括藍圖和安全指示。此種增強視角使技術團隊能夠快速做出明智決策，確保及時進行調整和品質控制。
使用 AR + AI 視覺進行計數
AI 視覺檢測的未來
AI 在品質控制流程中的演進突顯其對全球各產業的轉型影響，為創新與效率帶來新的契機。市場普遍需要精確且有效率的檢測流程，而 AI 驅動的 AR 解決方案提供滿足這些需求的必要工具。增強的 AI 能力、改善的人機互動以及更廣泛的產業採用，將推動各行各業新應用的發展。
隨著 AI 驅動 AR 的檢測技術越發進步，其採用將擴展到各行各業，提供精準且有效率的解決方案，滿足檢測需求。標準化以及與現有作業流程的整合將是推動這類技術普及的關鍵因素。隨著這些系統日益成熟，各企業將更容易實施並從創新中受益。這種 AI 與 AR 在日常營運中的無縫整合，不僅能提升品質，還能增強各產業的整體生產力與效率。
本文原刊於2024年8月13日《Quality Magazine》