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研揚 MAXER-2100 智慧工廠導入 AI 瑕疵辨識

儘管 AOI 系統已被廣泛應用於各製造業產線,但其高度客製化的特性仍使導入變得困難且受限。面對複雜的產品瑕疵、影像背景和光影變化,AOI 系統的應用受到一定的限制。因此,生產線上的工作人員通常需要進行重複檢測,以避免漏檢或誤判,這不僅大幅降低了生產效率,還增加了生產成本。

近年來,對於應用 AOI 檢測最多的 PCBA 瑕疵檢測產業紛紛導入 AI 以提升檢測效率。AI AOI 鷹眼瑕疵檢測解決方案的有效性不僅取決於所使用的推論模型,還與內部部署的硬體如何有效處理、執行和優化所使用的軟體密切相關。

導入研揚 AI AOI 鷹眼瑕疵檢測解決方案並搭載最新的 MAXER-2100 AI 推論伺服器,能夠有效取代人力覆檢流程,避免漏檢、誤殺情形。AI 智慧瑕疵學習正好能補足 AOI 檢測的不足,利用數據檢測報告結果來優化人工智慧推論,在邊緣運算中釋放卓越的AI效能,以提高準確性和可靠性。

傳統 PCBA 製造的現況與挑戰

AOI系統高誤判率,影響效率和一致性。

傳統人工目檢耗費時間,影響產能。

人力覆檢易導致視覺疲勞、誤判風險。

擴大生產規模,需增加人力,導致運營成本上升。

傳統人工目檢判斷標準不一致,導致檢測結果差異。

覆檢人力需求高,工廠人員短缺,無法滿足生產需求。

MAXER-2100 有效解決人力與成本

利用GPU最佳化AI推論性能,能夠在短時間內準確辨識99%以上的瑕疵照片。

瑕疵照片分析所需時間從每張2至3秒降低至僅需0.05秒

根據獲取的瑕疵辨識數據,優化AI推論模型,提升檢測準確性。

降低人力覆檢工作負載,減省67%產線人力成本。

僅使用5張照片,即可達成80%的瑕疵檢測率。

研揚 AI AOI 鷹眼解決方案流程架構

鷹眼解決方案的流程架構包括以下幾個主要步驟:

1. PCBA 產品經過 AOI 系統進行初步檢測,識別出可能存在的瑕疵。

2. AOI系統將瑕疵照片傳送至 MAXER-2100 AI 推論伺服器。

3. MAXER-2100 利用 GPU 加速進行 AI 影像辨識,快速精準地分析瑕疵類型。

4. 根據AI分析結果,自動判斷是否需要人工覆檢,大幅提升檢測效率。

5. 同時將分析數據回饋至AI模型,不斷優化瑕疵辨識的準確性。

研揚致力於實現高效瑕疵檢測與人力資源配置





提升檢測效率

MAXER-2100 和 BOXER-6843-ADS 皆支援第12和第13代 Intel® Core™ 處理器,可更快速、更有效地處理大量數據,並可容納高達128GB的雙通道DDR5記憶體。

可擴充的人工智慧推論

MAXER-2100 和 BOXER-6843-ADS 支援多張 NVIDIA® GPU卡,可運行複雜的AI模型訓練與部署,以提高推論準確性。

導入機器學習,持續優化

MAXER-2100 和 BOXER-6843-ADS 搭載高效能處理器,可處理大量數據,進行深度學習分析瑕疵辨識,並優化AI模型以提升檢測效能。

研揚邊緣AI電腦系列產品

MAXER-2100

MAXER-2100 是一款專為提供高效能解決方案而設計的 2U 機架式 AI 推論伺服器。提供可擴充式超級運算平台,用於 AI 模型訓練到實現突破性的 AI AOI 瑕疵檢測,在邊緣運算中釋放卓越的 AI 效能,提升企業工作流程生產力。

BOXER-6843-ADS

BOXER-6843-ADS 無風扇嵌入式控制器搭載第12和第13代 Intel® Core™ 處理器,為工業應用提供靈活的系統記憶體、硬碟和擴充選擇。通過創新技術,促進在工業環境中的無縫整合,將過去的基礎設施與尖端技術融為一體。