By Sursha Wu
AI 視覺能即時辨識人體、物件、動作行為。當偵測到人員離崗或是 SOP 違反情況，則會立即標注與通知管理人員。（影像來源：仁寶電腦示範產線。）
AI 影像辨識技術是什麼？
卷積神經網路
AI 影像辨識是一種利用人工智慧（AI）來分析、處理和解釋影像資料的技術。核心目的是讓電腦能夠『看見』並『理解』影像內容，就像人類能夠辨識物體、人物、場景一樣。
這項技術仰賴深度學習（Deep Learning）中的卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）來進行影像資料處理和識別。
CNN 的運作方式是使用卷積層來提取圖像中的重要特徵。每一層的卷積操作都會聚焦於圖像中的某些區域，並將這些區域的特徵進行數學運算，這些特徵會進一步被處理，直到最終生成圖像的分類結果。
在機器學習中，「分類器」的作用是將數據點歸類到不同的類別。例如，圖像分類器會識別圖像中的物體並標註其類別（如鳥或飛機）。卷積神經網絡（CNN）是一種分類器，專門用來解決這類問題。
Reference: CNN Explainer
透過每一「層」的計算單元來分析和處理複雜數據。每一「層」的神經元都能從前一層獲得的資訊中提取特徵，並將這些特徵進一步傳遞至下一層。Source: CNN Explainer
隨著技術進步，AI 視覺的準確度和應用場景也持續擴展。
為什麼 AI 影像辨識很重要？
AI 影像辨識之所以重要，是因為它賦予電腦『看』與『理解』視覺資訊的能力，這對於提升效率、減少人為錯誤、實現自動化決策至關重要。以下是幾個關鍵原因：
1. 即時反應與判斷
AI 可即時處理大量影像資料，快速辨識人、物、場景與異常狀況，大幅縮短反應時間，適用於交通管理、安全監控、製造業生產管理等場景。
2. 減少人力成本與錯誤
傳統影像管理或品管檢查仰賴人眼，易疲勞、出錯。AI 可 24/7 持續運作，維持穩定性與一致性。
3. 擴展自動化應用範圍
AI 影像辨識讓許多需要視覺判斷的工作變得可被自動化，如倉儲分揀、自駕車感知、無人店鋪結帳等。
4. 轉化影像為結構化資料
影像資料過去難以分析與追蹤，AI 能將畫面轉化為可用數據，支援企業決策與流程優化。
5. 跨產業應用潛力巨大
無論是製造、醫療、零售、城市管理或農業，AI 影像辨識都能發揮高度價值，推動數位轉型與競爭力升級。
AI 影像辨識可以執行哪些常見任務？
自駕車技術
在自駕車領域，AI 影像辨識技術被用來識別路面上的物體，如：行人、其他車輛、交通標誌等，協助車輛進行導航和避障。這些技術能夠實時分析並理解周圍環境，確保行車安全，並最終實現全自動駕駛。
醫療影像診斷
醫師透過 AI 協助解讀 X 光、CT、MRI 等醫學影像，大幅提升早期診斷準確率，減輕工作負荷。
零售與商業分析
AI 影像辨識可應用於智慧零售，透過攝影機辨識顧客年齡、性別與行為動線，協助優化產品陳列與廣告投放。例如，Amazon Go 無人商店即運用此技術進行自動結帳與防盜監控。
智慧城市管理
全球多數大城市已開始運用 AI 視覺進行即時影像監控，包括交通流量分析、違規偵測、公共安全監控等。例如，新加坡智慧交通系統透過 AI 分析即時影像來調節紅綠燈時間、改善壅塞問題。
航空與行李辨識
AI 影像辨識協助機場自動化行李追蹤與登機身分驗證。倫敦希斯洛機場、新加坡樟宜等機場已大量使用 AI 攝影機辨識旅客與行李資訊，提升整體通關效率與安全性。
智慧工廠管理
AI 視覺專注於製程影像的自動搜集與、分析，能夠大幅度協助管理人員追蹤生產情況，做到 24/7 對生產過程的全面管理。
以下爲 PowerArena 的合作夥伴 ── Compal 仁寶電腦 ，在產線中導入 PowerArena AI 視覺，自動分析工站的週期時間（Cycle Time），與作業流程。將產線上蒐集到的影像轉化爲數字化、可視化的生產報告。
對於管理層而言，產線狀況一目瞭然。同時，也能透過影像回放，查看異常生產的影像。
Compal 仁寶電腦在產線中導入 PowerArena AI 視覺。
同時，在工廠中，AI 視覺可用於維護工作環境的安全，識別異常行為或潛在的危險，保障員工的安全。例如，檢測是否有工人未佩戴安全帽，或是透過電子圍籬設計，偵測員工是否誤入機械手臂運作區域。
AI 影像辨識技術用途說明
4M1E，Men（人）、Machine（機，機械設備）、Material（料，物料）、Method（法，作業方法）、Environment（環，環境）是製造業現場管理五大重點要素。
Men 人
超過 72% 的工廠任務仍由人工完成。機器人未完全取代工廠中的所有工作。
Source: Kearney
AI 視覺可用來分析作業員是否依照 SOP 執行關鍵動作，並量測作業時間、工站駐留時間、誤操作頻率等：
- 人員在崗監控：即時確認操作人員是否離崗、作業是否中斷。
- 動作分析：評估操作標準性與熟練度，有助於改善培訓機制、完善製程端防錯防呆。
- 異常行為辨識：如無正確工具作業、跨越安全線、非預期動作。
- 提升工作效率：根據實際影像計算 cycle time，輔助人力配置與線平衡。
Machine 機器
雖然 AI 影像辨識不像感測器可直接量測設備內部狀態，但透過觀察「外部行為」也能判斷是否異常：
- 設備動作監控：機械臂是否按順序動作？運作時間是否延長？
- 視覺巡檢：辨識設備外觀異常（洩漏、變形、火花、異物卡住）。
- 生產中斷偵測：如輸送帶停擺、機構未啟動，系統能即時告警。
- 設備交互分析：AI 可分析機-人、機-機交互協作是否順暢或發生干擾。
Material 物料
相較於傳統的 AOI 瑕疵檢測，AI 視覺技術大幅降低誤報率，且可以執行更精準的物件追蹤。
- 物件辨識：辨別物料種類、顏色、尺寸（如瑕疵品 vs. 正常品）。
- 數量計數與單位追蹤：準確辨識每批次投入數量，或計算單件產出。
- 缺料預警：產線上料件堆積或未補料情形自動偵測，確保生產品質與效率。
- 混料防錯：辨識是否誤放物料在不該投入的位置或時間點。
Method 方法
為一項產品進行時間研究，需耗費該廠的工業工程師約 24-48 小時。一個月僅能取得約莫 15 分鐘的數據資料。
Source: AI 視覺驅動 100% 生產可視化
AI 視覺可成為「方法是否正確執行」的數位管理工具，大幅度取代人工管理。
- SOP 動作辨識：24 小時 7 天即時比對作業員是否按標準流程完成步驟。
- 流程漏失偵測：若缺少某步驟（如未鎖螺絲），AI 可即時發出警示。
- 時間研究與線平衡分析：替代人工碼表，長時段累積流程時間資料。
- 生產報告分析：透過 AI 肇因與數據分析，產出可視化報告，協助產線人員迅速掌握影響生產效率與品質的關鍵因素。
Environment 環境
AI 視覺能確保整個生產環境符合安全與品質標準：
- 安全設備確認：如操作區域未設圍欄、警示燈未亮起等異常情形。
- 作業區潔淨度辨識：辨識是否有廢料堆積、地面油污等潛在風險。
- 溫濕度變化視覺化：可搭配熱像儀攝影機或偵測作業現場是否異常。
- 空間動線管理：在人機共同作業的環境中，確保人員不會誤入管制區域。
AI 影像辨識技術案例分享
案例一：數位工站（以伺服器製造大廠為例）
痛點：作業員在使用工具（如：螺絲起子）時，常不小心刮傷伺服器金屬表面，影響外觀。缺乏有效追溯系統，管理層難以定位問題時間和地點，增加了解決問題的難度，可能影響出貨並造成損失。
導入 AI 視覺後：AI 視覺完整紀錄生產過程，無論是產品刮傷、撞凹，還是其他產線問題，管理者都能夠藉由影像回溯，迅速還原問題發生時的真實情形，大幅縮短溯源與解決時間，提升生產線的改進效率。
案例二：AI 線平衡（以電子零組件製造廠為例）
工廠導入 HOP 之後，產線最終達成達成 5.2% 的 UPH（單位小時產能） 提升。
痛點：管理人力生產線需要耗費工業工程師大量的時間，而且取得的資料不完整，疏漏了許多生產過程中的非增值作業，例如：該廠知道在某些特定時段，生產效率會較低落，也注意到了作業員離開工作崗位的情況，但由於缺少長時間的產線數據，沒辦法完整評估每個生產環節的效率和產能，無從著手改善人力與資源配置
導入 AI 視覺後：24 小時 7 天自動化搜集與分析產線數據，週期時間 (Cycle Time)、製程時間 (Process Time) 與閒置時間 (Idle time) 皆能由 AI影像辨識 精準捕捉，產線上的每個動作或意外事件，都會被完整地記錄下來，最終達成 5.2% 的 UPH 提升，和獲得超過 5 倍的投資報酬率 ROI。
案例三：AI 防錯防呆（以電動車組裝廠為例）
觀看案例訪談：AI 視覺完成智慧工廠部署。
痛點：雖然組裝產線已經導入許多製程追蹤系統，但早期發現的保固問題仍然存在。主因是作業員不遵循 SOP 的情況依然會發生，但 MES 系統又無法在製程端追溯人員的組裝過程。該系統其實只能分別判斷兩個作業員的操作步驟，無法整合分析整個協作過程。因此，當系統偵測到生產流程中的異常時，產線工程師難以迅速判斷問題的真正原因是工具、料件還是操作流程。
導入 AI 視覺後：建立由 AI 視覺 ＋MES ＋ AGV 構成的製程端防錯防呆機制。當 視覺系統 沒有辨識的到作業員完成關鍵的作業動作，或 MES 沒有收到製程參數，AGV 不會放行工站。製程端消除潛在的品質錯誤，最終達成早期保固問題降為 0 的目標。
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