AI製造運用

需確保雞隻完整性，以利分切人員能分切較完整的雞隻部位，避免浪費。原先需仰賴人工作業，每日檢查雞隻空掛、斷翅、斷頭、半斷等狀況，檢查完後仍需仰賴人力滕打工時，紀錄分切多少雞隻與各雞隻部位，相當耗時。該客戶因此委請緯謙利用AI訓練辨識雞隻照片，能快速過濾掉不完整的雞隻，並能進行統計與分析，以期能節省人力付出時間。

智合科技的研發團隊 採用最新人工智慧深度學習(Deep Learning) 並結合 AOI 技術, 可進行 不規則形狀物件的品質評估：使用 AI 物件偵測, 然後再透過 AOI 進行 2D 資訊計算, 產生評估數據 例如：農業產品 / 不易數據化的物件 / 非標準品的測量 / 2D 與 3D 的數據呈現 不易測量的物件：使用 AI 的技術, 針對邊緣影像的準確度進行推估, 確保整體的檢測數據的信賴性 例如：高精密度金屬加工物件的邊緣值 另外可透過 嵌入式邊緣計算平台, 進行上述技術的整合, 有效降低整體系統的建置成本

透過提高生產現況回饋的即時性，減少不良產品產出之機會並降低假警報，進而優化生產管制上下限； 在設備上安裝控制器, 負責收集資料並回傳至伺服器, 以利遠端監控執行異常維修預測，當預測可能有異常時，即時通知現場人員處置除了定期維修保養外，還可以預防異常維修的情況，則對於產線生產調度增加靈活與彈性，降低待工風險，並能提供排產即時參考與產線平衡管理

3D空氣極光表面改質系統，使用結構光深度視覺掃瞄，具速度快、精度高，可即時掃瞄生成路徑，進行極光表面改質，適用於各種形狀及材質，無需事先進行任何設定。此應用對於中小企業或傳統產業，非常的重要，雖然多關結式的機器手臂最接近人體的結構，使用上相對靈活，很適合應用在少量多樣的製造。但這種機器人在設定及操作上也相對的複雜，所以一般的中小企業或傳統產業，極少有能力可以設定及撰寫多關結式機器人的程式，加上要收集手臂上的數據完全是難上加難，造成產業升級、彈性製造都淪為空談。 我司自主研發的極光表面改質系統，在異質接合上改善傳統製程上的污染，以鞋業為例：原本橡膠和EVA的接合，需要打磨、酸鹼洗、烘乾、處理劑、膠水等步驟，其中會產水和空氣的污染，造成企業成本上升、居民抗議、環境負擔。但如果使用我司的極光表面改質系統，橡膠與EVA的結合，製程上會改成清水洗、烘乾、極光處理、水膠接合。不但工序減少、產能提升，更重要的是與傳統製程相比，至少減少99%的環境污染，而達成企業、消費者、地球 三贏的局面。

隨著電子元件微型化，對檢測設備準確度之要求越來越高，然而現今檢測設備大多仍採取傳統影像處理技術來檢測瑕疵，無法滿足高準確度之需求，為了避免漏檢瑕疵，業者被迫將檢測機台靈敏度調高，其副作用就是造成了大量假瑕疵的產生，使得產線仍須耗費大量人力做二次篩檢，不僅耗費成本，且影響產品品質及生產速度。國內檢測設備業者聯策科技以AI深度學習技術進行真假瑕疵之判定，可協助PCB業者減少一半以上之假瑕疵，促進產線自動化，且以軟帶硬提升設備10倍之價值。

智慧導航服務機器人 (iAGV)應用深度攝影智慧影像辨識技術與智動化科技、超音波感測技術，以Edge Computing快速反應為基礎，透過不同深度差找出特徵差異點因應不同工作環境需求之多元化定位，內建數量核對的AI揀貨同時進行數量核對，並具備「動線最適化」及「壅塞避免」的動線運算引擎，大幅提升作業效率，並獲得2018資訊月百大創新產品。工研院服科中心「iAGV智慧導航服務機器人 」突破天花板特徵深度辨識透過不同深度差找出特徵差異點，以導航整合天花板特徵深度辨識定位、導航、避障、定位等功能直接進行優化，以Edge Computing控制導航/定位模式的調整、地圖建立邏輯改良及行走控制等的動作。以低成本為考量採用簡易單晶片控制伺服馬達，並搭配低成本之影像導引裝置，達成符合業界需求價格的產品。並可機器人到貨架取貨，減少人行走道貨物能夠更緊密地存放，同時，省去員工走到貨架、取貨時間，讓出貨更有效率，節省理貨25%工時、減少人員移動距離35%與成本15%，滿足B2B、B2C等多型態發貨中心需求，並成功導入宅配物流業、資訊消費性電子產品發貨中心…等國內業者。

憶象智能影像辨識系統可以協助客戶三大方向:一提升營業額：為提高生產品質,將人工辨識的產品不良率, 藉由AI智能辨識提升產品的良率；二,降低成本：從需要大量人工的目檢辨識工作，轉由AI辨識降低錯誤節省人力, 提高生產效能，三,企業專業知識管理：縮減教育訓練時程/預防專業知識的斷層(師傅退休/跳槽)。憶象智能影像辨識系統採用最先進的深度學習之捲積神經網路(convolutional neural networks, CNNs)與電腦視覺技術，團隊具備開發AI模型設計與系統開發能力，設計出符合應用單位的AI模型，產出最符合應用客戶之檢測模型, 讓使用者可明顯獲得差異性的產品成效新體驗。 憶象智能影像辨識系統整合客戶檢測產品之圖像管理與標記，ＡＩ模型，即時統計，一站式的服務幫助企業檢視各生產鏈的問題點, 及優化備料與生產裝置設定。憶象智能影像辨識系統可以應用於各種產業的生產線應用，目前已成功導入電子業、傳統製造業、健康醫療…等，提供工廠與生產線之智慧視覺辨識應用。

有許多傳統產業之生產機台大都是封閉式系統，依賴資深的”老師傅”經驗進行機台參數調校，以維持生產順利與生產品質。 然而面臨智慧製造之機台聯網需求，既有機台升級汰換的高額成本大幅阻礙了傳統產業升級的規劃。 因此，此案例透過採用非侵入式感測技術取得傳統製粒機台的電氣信號、振動信號，並使用AI機器學習演算法來建立機台 協助廠商傳統產業建立「生產機台徵兆訊號擷取與連網建置」、「即時生產資訊可視化平台」及「有機肥製造廠區生產智慧化模組」，以協助業者進行有機肥料的品質優化及達到提升設備稼動率並降低生產與人力監控成本

利用工業鏡頭獲取產品檢測圖像，搭配自主研發的瑕疵檢測系統，以深度學習技術，檢查出產品各種不良項目，並判斷出良品與不良品，因應所需的效能整合NVIDIA終端設備，建構出完整的軟硬體解決方案。

整合產線運行資料與專業技術人員標記的品質資訊，建立可用於知識理解與語意推論的數據基礎。透過 Embedding 技術，將包含環境感測參數(如:溫溼度)、品質預測（如:LSTM 預測濾網更換等）、設備稼動狀態與製程事件記錄等原始資料轉換為高維語意向量，提供語言模型進行語意匹配與問題解答的依據。 系統搭配 LLAMA 3 語言模型，可接收來自使用者的自然語言提問（User Prompt）與系統提示（System Prompt），並結合語意向量進行推論。為提升回答的實用性與準確度，系統可根據回應結果的品質，動態調整 Embedding 模組的權重參數，使模型更貼近鑄造領域的語境與判斷邏輯，逐步優化回應品質。

為了解決X光影像資料不足、類型不夠多樣的問題，我們開發了一套「影像擴增應用程式」，可以幫助建立更多、更豐富的訓練資料，用來提升AI模型辨識可疑物品的能力。這個程式有操作簡單的圖形介面，只要選好資料夾和影像變化的方式，就能自動批次處理大量X光影像。 整體來說，這項工具不只操作方便、靈活性高，也能有效補強訓練資料的不足，協助海關或安全單位建立更聰明、更有效率的智慧查驗系統。

基於企業資料的智能客服及聊天機器人

一般市面上的機械手臂通常只能執行單一物件的取放，在少量多樣或產品變異性高的產線中，不容易實現自動化的需求。本案透過AI演算法和3D成像技術來揀選未知物品，即使它們被緊密的包裝在一起，仍然能夠辨識出個別包裹，系統也能計算出最佳的揀選點，規畫路徑引導手臂避免碰撞。

智慧製造+產業AI化的升級已在國人心中醞釀已久，期待一套敏捷且彈性的智能報工系統，為工廠帶來數位化與智能化提升。 3K環境以及八國聯軍設備往往是機械製造業數位化與智能化最大的挑戰，加上廠內同時存在工業1.0-4.0的混動生產情形，報工作業往往需要高度人力介入，因此敏智能報工系統應運而生。 敏捷智能報工系統具備AI即時多報工模式、機聯網、高移動性移動裝置、即時監控生產效益等特點，將第一手現場數據回傳戰情中心，讓Data晉身Information，協助企業做好完善廠區、稼動率或異常等管理。 此外搭配深度學習與視覺辨識服務，有效協助身處3K現場作業人員進行工件辨識計數或不良品辨識，大幅降低人力與重複教育訓練的成本。 零次方科技團隊由人工智慧、軟體工程、工業工程、用戶體驗等專家組成，為製造業不同需求提供高專業度顧問分析服務與客製化服務。目前系統已在台中工業區製造業實際導入與上線使用。

本案AI瑕疵檢測系統採用模組化AI影像辨識架構，能依不同產線或產品特性快速調整應用模組，例如CNC加工瑕疵檢測、安全帽佩戴偵測等場域皆可靈活部署。系統具備參數化模型調控設計，可依產品規格設定辨識閾值與容許範圍，使用者能於後台即時調整以對應不同製程條件。透過邊緣運算技術結合高速工業相機與Jetson模組，系統可在0.3秒內完成瑕疵辨識與信心值判定，並自動回傳訊號至PLC進行不良品標示。此外，系統具備跨場域資料遷移學習能力，能根據既有標註資料快速微調模型，以降低重複建模成本。導入前提供POC原型驗證流程，讓客戶能於實際產線測試辨識成效與操作介面，確保後續開發更貼近實務需求。部署上採低門檻模組化設計，可透過月租或授權模式導入，提升企業導入意願。系統上線後提供模型再訓練、參數微調與遠端維運機制，確保AI辨識能力能隨產線變化持續優化，達成長期穩定運行與智慧製造轉型目標。