當 AI 取代雙眼：NEC 用機器學習挑產線不良品，提高產能效率

AI 已從技術概念實際走入工廠應用中。日本 IT 大廠 NEC 推出「AI Visual Inspection」視覺檢測，運用機器學習技術，逐一檢測生產線上的產品影像，像是金屬、人工樹脂、塑膠等產品加工業的生產線，都能用 AI 進行高速檢查，進一步找出不良品，提升生產線效率，並改善勞動力。

NEC 表示，過去當產品在生產線上完成時，最後一關多採用人眼目測的方式檢查，而這項工作必須由對產品非常熟悉、經驗老到的專家進行，因此面臨了人力不足、技能傳承的課題。

NEC 表示，透過 AI 協助作業人員以肉眼檢查，可大幅減少一半的工作量，也能使產品品質更為均一，進一步往 IoT 的「Process Innovation」、「Product Innovation」邁進。

機器學習技術「RAPID」

NEC 將其機器學習技術命名為「RAPID」，其搭載深度學習機能，透過 GUI（圖形使用者介面）的方式，呈現對範例影像的標籤、學習、判斷結果，最終可像人類一樣辨識、理解圖像與影片資料，在影像辨識領域的業界最常被採用。

▲ NEC 在「NEC Industrial Iot」中，新增以 AI 協助作業員肉眼檢查的解決方案「AI Visual Inspection」。（Source：NEC）

在實際操作上，首先，製造業工廠現場在進行品檢時，會拍攝一系列的產品影像，NEC 將這些影像儲存保管在 IoT 平台「NEC the WISE Iot Platform」雲端上。

當儲存的影像資料達到一定的量後，雲端的 AI 會運用這些數據，自動抽出與分析良品與不良品的特徵，並根據分析結果，進一步歸納出良品與不良品的判別模式，並將判別模式從雲端傳輸到工廠現場裝設的設備上。

在工廠端，則會運用現場設備內建的 AI，以接收到的判別模式為基礎，在短短數秒內，完成判別產品是否為不良品。而當生產線要追加製造新的產品時，雲端的 AI 也會自動學習新產品的特徵資訊，並同步更新判別模式，進而有效降低追加設計、研發的工作量。

（本文由 數位時代 授權轉載；首圖來源：Flickr/Robert Scoble CC BY 2.0）