工研院「深度學習瑕疵檢測技術」糾瑕疵影像快狠準

台灣印刷電路板（PCB）產業在全球市占率居首位，對PCB業者來說，電路板良率至關重要，良率不佳會增加成本，更會損害企業信譽。工研院運用AI人工智慧，研發出「深度學習瑕疵檢測技術」，糾瑕疵影像快狠準，協助業者大幅提昇產品品質與檢測效率。

工研院巨量資訊科技中心組長張森嘉指出，以往PCB業者為進行嚴格的品質管理，普遍應用自動光學檢測（AOI）設備進行瑕疵檢測，這技術有「寧錯殺一百，也不放過一人」的特性，誤判率高，需仰賴大量人力複檢。

工研院研發團隊向業者取得上百萬張PCB瑕疵影像來做訓練模型，測試發現有準度就降了速度，有速度就偏了準度，團隊經腦力激盪想出「多分支網路架構」，像是由多位關主分層把關概念。

張森嘉說，就是由運算速度快的AI人工智慧關主，先直接對容易區分的瑕疵影像做出判斷，而較難判斷的瑕疵，再交給判斷能力更好，有較多運算資源的AI人工智慧關主。

張嘉森並說，正確率高還不夠，每片PCB板的檢測速度，更必須快狠準，在低於20毫秒，揪出瑕疵影像，終在2017年順利研發出「深度學習瑕疵檢測技術」。

這項運用AI人工智慧的技術，賦予瑕疵檢測設備機器視覺自主學習的能力，能有效協助產線的檢測員減少57％的篩檢量，更讓產線由抽檢提升為全檢，自行判斷產品是否有瑕疵的正確率超過99

張嘉森指出，深度學習瑕疵檢測技術目前已導入10家PCB廠，該技術同時結合「智慧化資料標記解決方案」，持續強化資料的標記品質，降低訓練所需資料標記量至少一半，大幅降低AI人工智慧導入產線的門檻，也提升台灣高階製造業的競爭力。

編輯 / 邱玉芳

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