亚太地区的隐形眼镜市场于 2020至2025年间,其规模将以 8.16% 的年复合成长率快速成长。为满足如此高速成长的需求,将仰赖产能提升以及更高效率的质量检测。
科理开发的AI机器视觉算法与AI机器视觉系统结合,提供完整的人工智能自动光学检测 (AI-enabled AOI)解决方案,协助知名隐形眼镜制造商改善质量检测的准确性与速度。
传统检测隐形眼镜的挑战
随着消费者对隐形眼镜需求的日益增加,隐形眼镜生产线必须每日大量,且高速地生产以满足巨大的市场需求。隐形眼镜的透明特性,让传统的机器视觉很难进行检测,往往都必须靠人眼检视。且隐形眼镜属医疗相关品,不能像其他产品可以以抽检方式进行,必须要一个一个全检,加大检验人员的负担,错误率和漏检率很高。
(1)人工检测每天仅能检测 4,000 片隐形眼镜,无法满足需求市场的快速成长,已造成产能的瓶颈。
(2)传统机器视觉自动光学检测,透过固定的几何图形算法判断瑕疵,然而,从高度透明的隐形眼镜取得大量高质量的瑕疵样本影像相当不容易,以致检测质量难以提升。
解决方案:
为客户开发高准确率的人工智能自动光学检查方案:科理的人工智能自动光学检查方案,可用于隐形眼镜缺陷检测。可以设置产品缺陷标准,根据这些标准准确检测产品,解决以往人工目检中误报率高的问题,帮助隐形眼镜制造商,检测智能化,顺利提高质量检验的准确性和速度。
1.精准检测
使用强大的AI深度学习算法,准确的检测出缺陷位置并判断为何种缺陷, 运用多层多变的类神经网络能判读缺陷更为精准,同时不断累积训练的数据量,AI精准度可持续进化。
2.高速运算
搭配硬设备进行高速的运算, 进而大幅提升检验速度。
3.详细分类
可依需求新增多种缺陷, 方便汇整信息与追踪。
4.深度学习
利用系统的强大性能,可以现场采集数据,连接服务器进行深度学习训练,不须事前累积数据,有效加快开发时间。
RESULT 运用成果
实际测试成果,科理研发的AOI光学技术检测,与传统AOI相比, 检测准确率提升65%,大幅地的确保了隐形眼镜的生产质量。且检测量提升了50倍, 有效地加速了生产效率。