發佈日期 : 2021/07/30

不畏疫情,偏光板科技廠自主研發AI瑕疵檢測穩定產線運作


台灣是生產偏光板的重鎮之一,國內已有偏光板科技大廠在2年前即關注AI趨勢,成立技術研發部門,著手AI研發及佈署,目前已有產線導入自主硏發的AI瑕疵檢測模型,其高穩定及高精確的檢測方式,正逐步取代傳統人工檢測,目前已有產線完全以AI取代人力目檢,大大降低因疫情或人眼疲乏等因素造成的問題。

避免缺工及材料浪費,產線瑕疵檢測為首個AI化項目

在生產過程中,瑕疵檢測的檢測項目,大到肉眼可見的刮傷和破損等瑕疵,小至極細微的裂痕。人在目測檢驗久後,難免因眼睛疲勞而有誤判。也就是說,前端檢測的NG片極可能存在良片在其中,造成材料浪費,若針對NG片做再次檢測,又會造成人力及時間成本增加。再加上,突發的疫情或缺工等不確定因素可能造成生產停頓,偏光板科技大廠決定將產線瑕疵檢測列為首個AI化項目。

導入麗臺NVIDIA RTX 8000 加速AI化

偏光板科技大廠研發工程師說:在導入AI瑕疵檢測過程中,一開始使用現有的GeForce Quadro RTX 2080 Ti 搭配AI辨識模型,發現在導入模型時,圖片批次數愈多,GPU記憶體使用愈多,後續可以訓練的圖受限,造成訓練出來的結果有限。但AI化刻不容緩,在革新的時間壓力下,導入麗臺NVIDIA Quadro RTX 8000加速AI模型訓練。麗臺NVIDIA Quadro RTX 8000擁有4,608 NVIDIA CUDA 核心、48GB GDDR6 記憶體以及高達672GB/s 記憶體頻寬,成功助力偏光板科技大廠走向AI化。偏光板科技大廠研發工程師分享:導入Quadro RTX 8000 就是為了速度,在模型大且訓練的照片解析度高情況下,現在可以運算的圖片批次數更大,但收㪘速度卻變快;訓練速度變快,便可加快微調參數、修正模型和提升辨識的準確度。以往訓練時間約3~4小時,現在效率提升25% 以上。

圖:麗臺NVIDIA RTX 8000擁4,608 NVIDIA CUDA 核心、48GB GDDR6 記憶體以及高達672GB/s 記憶體頻寬,成功助力偏光板科技大廠走向AI化。

實現AI化,減少成本浪費,企業獲利增加

在布建自主研發的AI模型於產線後,每張產線上的檢測照片皆在30毫秒內即時判讀。比對AI檢測結果與以往的人力檢測,發現長時間下的檢測穩定度大幅提升,成功降低因誤判造成的生產成本。這意味著偏光板科技大廠生產流程更加順暢、企業利潤增加及獲利上升。

偏光板科技大廠研發工程師說,導入麗臺NVIDIA Quadro RTX 8000 也是為了日後做更複雜的模組做準備,例如運用Quadro RTX 8000的 Tensor核心加速深度學習,進而做大規模AI布建。值得一提的是,NVIDIA專業繪圖卡性能優異且各世代相容性佳,不用擔心AI開發成果白費。