電腦視覺快狠準 AI鷹眼打造智慧工廠

隨著人工智慧(AI)在製造業的應用日益多元,AI在電腦視覺、機器學習及數據管理的優勢,將可在智慧工廠領域充分展現。不僅提高產品檢測準確率與效能,亦可完成自動巡檢任務,並透過影像數據分析進行勞力管理。
2021 年 03 月 13 日

艾邁斯新線性掃描影像感測器提升光學檢測系統產能

艾邁斯(ams)日前推出4LS系列,為其堅強的機器視覺應用感測器系列增加了更快、更高解析度的線性掃描影像感測器。使用配備4LS感測器的相機攝影鏡頭將協助新型智慧工廠的作業員在提高生產量的同時保持高品質。...
2021 年 03 月 04 日

硬體升級/參數調整自動建模 Al光學檢測促應用落地

工廠導入AOI設備已非鮮見,若能善用自動深度學習技術的優勢,將可望助台灣產業以低技術門檻投入資源,再創產能增幅。
2020 年 11 月 02 日

AI讓機器視覺更靈活 電極鋁箔生產大幅進化

在生產過程中導入人工智慧(AI),以便節省人力、創造更多經濟價值,是許多製造業者正在追求的目標。專門生產鋁電解電容關鍵材料--鋁箔的台灣化成鋁箔廠立敦科技,在與AI新創公司開必拓(Kapito)密切合作兩年多後,成功在台灣廠區全面布署AI影像辨識系統。在AI的幫助下,立敦不僅實現100%全檢,滿足車規元件客戶對品質的嚴格要求,更進一步將半導體產業已經行之有年的製程控制(Process...
2020 年 06 月 25 日

前進醫療4.0時代 工研院聚焦AI/智慧醫療

智慧醫療產業商機水漲船高。根據工研院表示,2016年台灣生物技術產值為3,150億台幣,其中,醫材產業產值達1,415億元、規模最大,年增率約6.5%。看好此商機,工研院在經濟部支持下,運用台灣目前在ICT軟硬體的能力與優勢積極推動醫材發展,並主攻人工智慧(AI)、智慧醫療兩大領域,期能讓整體醫材產業產值於2020年達到2千億元的目標,積極朝醫療4.0時代邁進。...
2017 年 10 月 30 日

電子束吞吐量偏低 光學檢測仍居先進製程主流

光學晶圓檢測方案將仍係居先進製程市場主流。近年來晶圓代工業者為因應先進製程電晶體微縮的設計挑戰,紛紛導入電子束晶圓缺陷檢測(E-beam Inspection)設備,然而電子束設備於吞吐量的表現仍不理想,因而在先進製程市場中多用於研發端,製造端則仍由傳統光學晶圓檢測方案為主流。 ...
2014 年 05 月 26 日

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