電極鋁箔工廠如何邁向智慧製造？ 立敦科技和新創聯手導入AI品檢

傳統工廠製造，如何朝向智慧化轉型？專門生產電蝕化成鋁箔的立敦科技，為提升旗下用於車用電子的電極鋁箔品質，在工廠導入AI品檢，以取代傳統仰賴人工品檢方式，並將誤判率縮小於0.5%以內。

立敦科技成立於1993年，在臺灣和中國都設有工廠產線，專門製造電蝕化成鋁箔相關產品，其中包括用於車用電子被動元件的電極鋁箔。過去他們仰賴人工方式品檢，只能抽檢部份產品，且人員容易因為疲勞，導致漏判、誤判的情形，直到客戶反映產品有瑕玼，再回頭檢視生產環境予以改善，花費較長的時間外，也影響商譽。另外，整個製造業受到少子化的影響，易遭遇勞力短缺的問題。

為此，他們在兩年前和國內新創業者開必拓數據合作，開發適用於鋁箔生產的AI品檢方案，開必拓主要以旗下的fastable.ai，運用光學鏡頭拍攝產品影像，結合演算法辨識不同產品的瑕玼。立敦和開必拓合作開發這套客製化AI品檢方案，由立敦的品檢人員標示影像資料，透過監督式學習，透過深度學習辨識各種鋁箔產品瑕玼。此外，因這套方案實際部署於工廠生產環境，還必需克服不同環境光源下的影像辨識挑戰。

立敦科技發言人陳昌源表示，過去人工品檢容易產生誤判，且只有抽檢，當發現瑕玼，再改善生產問題，往往拉長了發現瑕玼、改進生產線的時間，過去瑕玼偵測曾仰賴破洞檢測機，但只能檢查是否有破洞等單一的瑕玼，無法偵測出其他瑕玼，目前這套AI品檢方案已能辨識十多種鋁箔產品瑕玼，即時檢測所有產品，當發現瑕玼時，能夠較快改進因應。目前立敦已將該方案部署在臺灣的一家工廠產線，偵測所有產品是否有瑕玼。

這套客製化的AI品檢方案，現在已能檢測印痕、花斑、灼傷、孔洞，甚至是在生產過程中，蚊蟲附著所造成的瑕玼，因電極鋁箔用於車用電子，汽車產業對車輛元件的品質要求較高，立敦透過AI檢測所有的產品，漏檢率保持在0%，誤判率縮小至0.5%以內。

不過，這套AI品檢因為運用電腦視覺辨識技術，主要以偵測鋁箔產品的外觀瑕玼為主，至於電性上是否有瑕玼，則仰賴其他設備檢測。

陳昌源表示，當AI品檢系統偵測到瑕玼後，向相關工廠管理人員發出警示，管理人員可以根據瑕玼種類，更快的研判哪個生產環節出問題，進而改善生產，避免連續生產有瑕玼產品，形成資源的報廢浪費。

目前立敦科技僅在臺灣的工廠導入，尚未引進到中國的四家工廠。

因應產線上即時檢測瑕玼的需要，這套AI品檢系統是以廠內雲方式部署在工廠內。但雙方並沒有說明導入AI品檢系統的具體成本、產線規模如何？立敦僅表示，導入AI品檢方案約需1年多時間回本。