前面介紹了很多AI相關的技術及玩法, 但實際的應用製造業最多的大概就屬AOI(Automated Optical Inspection)了。
自動光學檢測在產線上為什麼好用, 因為能快速檢出瑕疵品, 提高良率, 又能增加產能, 減少人為疏失。
前面提的工研院AIdea平台, 也媒合了許多製造業的大廠, 也是希望能有高手能解決產線上AOI的問題。
這一塊技術也很多不勝數, 當然隨著每個產品的不同, 訓練的資料庫也必須不斷的更新, 挑戰性及難度也提升很多,有什麼挑戰及難度, 就留待下一次的分享了。
那為什麼又要提到TRIZ呢？其實小編要強調的是TRIZ裡的40種創新的方法, 不管是Deep Learning也好, 資料庫的訓練與分析也好, 善用這40個方法, 在AI的路上會走的更順利。
最後, 謝謝同事兼好友JC的約槁及鼓勵, 這30天的文章也是這一年來工作的里程碑, 30天說難不難, 其實要準時發文真的不簡單, 小編將文章獻給所有的鐵人及邦友們,希望大家能在AI的路上順利走出一條自己的路。
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