Audi 將導入機器學習,提升產線品質檢驗標準

2018/10/19 08:00

提到「機器學習」在汽車產業的應用,一般來說都會聯想到自動駕駛技術,但其實 AI 人工智慧的應用性絕非如此而已,根據外電報導,Audi 近期便計畫將機器學習導入品管工程當中,透過複雜人工智能神經網絡的能力,可靠的識別並標記鈑金零件中最微小的裂縫,以求在生產過程中徹底改變品質檢驗的流程和精確度。

考量今日的車輛製造技術日趨複雜,在加上多材質的應用以及安全性標準的提升使得車輛品質管理的標準越來越高,除了品管師進行檢查之外,Audi 也在鈑件沖型的製程中加入了新式小型攝影鏡頭,借助圖像識別軟體評估拍攝的圖像,讓機器學習程式取代傳統的品質檢驗流程,這套軟體可以精確檢測鈑金件中最微小的裂縫,並且可靠地標記出裂縫位置。

由於現行的智慧鏡頭檢測光學裂縫模式需要耗費大量人力,且圖像處理程式的簡單計算法也高度依賴包括照明條件和表面特性等環境因素,因此仍存在不少檢測失誤的風險。未來,Audi 使用機器學習軟體進行品質管理,預計將取代目前需要大量人力的智慧鏡頭檢測光學裂縫模式,為了實現這個目標,現行的影像擷取設備將被全數更新以利拍攝沖壓產線內製造的車門,引擎蓋,擋泥板等汽車每個新零件的圖像。倘若累積足夠的檢測數據和經驗後,該系統也可用於塗裝線或零件裝配線的品質檢驗工作。

BackTop
系列文章