小柿自主研發AI DIP瑕疵檢查機。 適用於波峰銲完的PCBA外觀檢測 可搭載在客戶產線上，也可運用在獨立檢測機台 搭配線性掃描光學模組，完整覆蓋拍攝物之表面取像。 自主研發的小樣本學習瑕疵檢測技術，僅使用10~20張良品影像，即可快速建模、投入檢測，適用於少量多樣的場景，客戶使用小量良品，即可在5~10分快速建模，可自動標註元件節省客戶調整時間，即可立即投入產線檢測。自主研發的AI深度學習技術，可實現PCBA之外觀檢測，例如缺件、極反、錯件、偏移、破損等瑕疵檢出。
檢視內容由於各式瑕疵原因分別在不同製程情境發生，於電鍍後進行判斷較能夠有效提升品質管制效率，需採用全檢模式以肉眼辨識，辨職難度高且高度仰賴人員的經驗，且遺漏比率約10%。透過以AOI自動光學檢測加上深度學習技術，克服金屬扳手反光之特性，提高瑕疵的辨識率(1) 縮短品檢作業時間：透過AOI智慧瑕疵檢測系統，每隻扳手檢測時間自3-4分鐘縮短至約3秒，統計報表由系統自動產出取代過去人工抄寫，且避免篩選遺漏。(2) 老師傅經驗數據化及標準化：依實際檢測數據進行標準差異值統計分析，回饋QC工程標準以優化公差設定值。(3) 生產批及不良品數量整合串接電子看板及MES、SPC系統，提高資訊即時性及加速管理報表產出。
檢視內容本系統運用 DeepLabV3 深度學習演算法，建構一套針對保安零件瑕疵辨識的 AI 模型。為提升辨識準確率，開發團隊進行了多種攝影鏡頭與取像環境的測試，共拍攝 1,200 張探傷缺陷影像做為訓練資料，藉此強化模型辨識能力。系統透過筆電連接 RS232 轉 USB 介面，接收啟動指令後，每秒擷取 30 張即時畫面，並對每張影像應用 C1 子項所設計的瑕疵辨識演算法進行判讀，並即時在螢幕上標示出探傷瑕疵部位。整體架構可應用於製造流程的品質控管以及非破壞檢測的磁粉探傷，提升檢測探傷效率化和省人化，協助企業實現智慧缺陷非破壞檢測的探傷解決方案目標精進。
檢視內容光學膜製膜裁切時，需由人員針對AOI照片一張一張分類，避開不符規格的瑕疵進行裁切，人員進行瑕疵分類時耗費大量時間與人力。我們設計了一套含有標記、資料前處理、訓練以及模型佈署預測功能的系統平台，人員只需上傳瑕疵資料，並到平台上標記瑕疵類別，系統平台利用卷積神經網路(convolutional neural network, cnn)進行訓練與分類計算。並回饋訓練成果與準確度，提供一鍵式模型佈署，將模型佈署到平台中，人員就可以利用佈署的模型進行預測分析，根據分類結果繪製裁切瑕疵map，人員即可根據瑕疵map建立裁切規格，進行裁切分調，並且有效的將A級率從69%提升至90%。
檢視內容因應少量多樣的訂單複雜性需求，透過建置上下游供應鏈資訊串流平台與外包商空桶管理系統，提升供應鏈串接的能力，並藉由射出機連線與可視化看板、AI 智慧排程系統，提升製造端管理手法，進行智慧化生產現場管理，進而達到指標的改善。
檢視內容需確保雞隻完整性，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。
檢視內容利用安裝於工廠產線或各種戶外嚴苛環境的工業等級的 ToF 與stereoscopy 3D相機擷取大量2D與3D影像，經由立普思團隊特殊的AI機器學習演算法與大數據整合，可有效識別並重建各式物體在3D空間中的相關位置資訊，配合立普思獨家的硬體加速與平行處理功能，可實現高禎率即時物件與人形識別，可廣泛應用於工業4.0、智慧零售、智慧農業、健康照護、安全監控等各種不同領域。 立普思的製鞋自動化方案同時整合了2D與3D機器視覺、手臂控制、電漿噴塗、與機台控制等，能有效取代傳統製鞋業的人工步驟，同時藉由單隻或多隻 2D/3D攝影機，透過影像拼接 (image stitch)方式，將物件全方位掃描結果搭配AI深度學習的自動路徑規劃，直接控制機器手臂帶動電漿噴頭，以精準的法向量覆蓋鞋底全表面進行噴塗，相較目前大多數使用線雷射掃描的方案有更快的整體反應速度，同時也更具價格競爭力。立普思的VGR (Vision Guided Robotic) 方案目前已成功導入製鞋生產，此技術同時也可應用在各種相關產業，或是搭配立普思的其他AI應用如人臉辨識 (Facial Recognition)、人流計數 (People Counting) 、身形辨識 (Pose Estimation)等。
檢視內容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
檢視內容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
檢視內容本案AI瑕疵檢測系統使用先進的影像處理技術，能夠從不同角度全面檢測工件，並且辨識特徵數量及各種微小的瑕疵或缺陷。相比人工檢查可能因疲勞或視覺限制而漏檢的問題，檢測系統能夠提供更高的一致性和準確度，不受人員情緒和疲勞影響，能夠保持穩定的檢測質量。過去品檢員在使用傳統方法時，需要逐一從多個角度檢查每個工件，每次檢查一個工件需要約15秒。導入AI系統則能在短短4秒內完成相同的檢查任務顯著縮短了每個工件的檢查時間。
檢視內容Dataset Acquire資料匯入整合管理、Dataset Reprocessing 資料前處理與作業、Dataset Understanding資料理解與分析、Data Labeling資料標記輔助系統、Model Generator模型設計、Auto deployment自動發佈模型
檢視內容機器人流程自動化（RPA）是一套軟體自動化機器人程式，可以用來模擬人類在電腦上辦公的作業流程和行為，且不需經由特殊的硬體設備，即能將這些重複且枯燥的電腦桌面作業程序自動化。 RPA可以全天24小時待命，不僅可節省作業時間，讓企業將人力投資在更高價值的工作上，並降低人為出錯率
檢視內容汽車零件再製造工廠每年要生產的型號會跟著二手市場變化，以傳動箱來說，市面上最常見的二手零件不會超過500種，但每年都會淘汰最老的50種，同時增加新的50種。如果將每個零件拿去不同角度和不同背景拍攝，每種傳動箱大約要拍攝1000張訓練張影像，要讓傳統的物件分類AI持續每年學習，每年都要準備50000張訓練影像，透過生成式AI，客戶願意每年針對50種零件掃描建模，訓練出來的辨識器可以幫助再製造工廠辨識現場的原料，協助原料管控同時，也可以降低採購在零售商的溝通成本。
檢視內容因現場操作人員無法兼顧所有機台確認狀況，當織帶編織錯誤時， 需到最後品管包裝才能確認錯誤，現場機台編織織帶60~70碼/時，會造成相當長度的損失。 當織帶會遇到明顯不良包括脫線、預計導入鞋帶工廠織帶良率檢測系統改善品管流程提前修正錯誤降低材料耗損。
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