品管提升有瓶颈？检测设备导入AI成电子制造业新利器

AI 应用的概念正不断深化至所有的经济活动中，从手机内的语音助理、智慧搜寻，一直到商业界的广告营销对象的筛选、安全监控、新零售等，都能见到 AI 的身影。

而在工业制造 4.0 方面，AI 同样有着极大的发展空间。目前 AI 与工业的结合，大多是指利用大数据改善生产流程、监控零组件或机台设备运作及故障警示等。此外，还有一个工业生产流程也有不少 AI 的相关研究及进展，就是品管。

制造业强调质量控管，在产品出货给客户前，必须确保其机能一切正常，一旦品管出差错，会导致很大的商业损失。除了利用人力检验之外，在生产过程中，使用非接触式的自动光学检测（AOI）或自动视觉检测（AVI）设备已经行之有年。

这些设备利用高精度镜头、机器视觉等技术，找出有瑕疵或缺陷的产品。自动化程度相对较高的电子业，像是 PCB、晶圆厂及面板产业为了增加生产效能均大量采用相关机器设备。

腾讯 CEO 马化腾就曾指出，一家面板制造商，为了保证产品质量，要雇用大量的质量控管相关人员，而且要培训 3 个月才能上线作业。就算最熟练的检测人员也要 3 秒才能检查一张图片，而且每天只能看数千张。若将这类检测设备导入 AI 系统，则可以大大提升品管效率。

去年，阿里云 ET 工业大脑就提出 AI 视觉产品「见远」，其中就有 AI 品管方案。当时阿里云指出，利用深度学习和图像识别算法，在电池片瑕疵检测中，「见远」的识别准确度达 95%，且一台具 AI 功能的检测设备可节省 33 个人力。

随着近几年深度学习的兴起，检测设备也跟着进化。不少独角兽企业开发用于检测元件瑕疵的 AI 软件，或是将这些软件与 AOI、AVI 设备相结合。另一方面，检测设备商也透过改良 AI 技术提升 AOI 设备的准确度。008(Instrumental 网站

图: Instrumental 网站

中国有世界工厂之称，长期以来中国政府一直以持续提升制造的质量及效率为目标，将品管检测朝向 AI 化，可为中国制造业产业链带来新的契机。

以电子检测设备产业来说，市率较高的首推以色列公司奥宝（orbotech），其在 PCB、面板领域有很高的市占率。不过，在去年 3 月已被美国的半导体检测设备大厂科磊（KLA-Tencor）并购。其他知名的公司还有美国的 Rudolph Technologies、日本 Takano 等等。

至于中国检测设备商则有东旭光电、惠州高视科技、神州视觉科技、力德创等。

去年，东旭光电与京东方签订近人民币 7000 万元的设备订单，主要应用于 OLED 面板产线的缺陷检测。

而惠州高视科技的检测设备也应用于面板产业，主要应用在荧幕检测方面，其客户包括京东方、华星光电、欧菲光等。

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