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應用影像辨識於工廠進行自動化產品行為管理之研究 -以半導體A公司為例

為了解決監視器ip cam的問題，作者張元 這樣論述：

中文摘要近年來AI的發展應用，開始將鏡頭與演算法等運算導入自動化生產流程，加上硬體導入成本大幅下降，AI已逐步在各領域導入生產管理機制，並提升其影響力，例如產品缺陷檢測、港口漁船編號辨識管理，交通安全科技執法，海關違禁品查驗….等，因此工廠作業導入AI，將能有效簡化或取代人工辨識的困難度，其應用例子更是屢見不鮮，但應用於人機間的互動研究較缺乏，例如半導體廠製程設備，對於材料辨識在作業過程中的管控，仍採用傳統上架構，在機台外進行 BAR CODE比對後，再到機台內進行更換，操作此作業流程人員，將潛在違紀行為，導致拿錯材料造成產品巨大損失的安全漏洞，但又擔心材料之自動化更換設備之研發耗時與成本太

高，也讓工廠裹足不前。因此，本研究將嘗試透過AI演算法的技術，應用在半導體廠植球機的材料比對，利用AI影像辨識系統結合材料比對系統，在植球添加材料的整個過程中進行全流程的異常行為監測與材料偵測比對，期望能達成杜絕混用材料風險與異常行為。另外利用生產線現有的電腦資源搭配 AI深度學習軟體，以低成本的建置系統取代造價昂貴的機構來進行防呆。所以，本研究將有三個重點，一是分析工廠作業可能發生疏漏流程，錯材料與偵測出異常的關鍵因子，二是找出工廠作業辨識異常與影像比對系統的架構，三是將深度學習網路演算法導入作業辨識與影像進行比對，而本研究將三種辨識系統，分別為手勢辨識系統。材料（錫球瓶）外觀辨識系統。QR

Code 讀取辨識系統進行整合，並以實驗結果顯示手勢來判斷對應MediaPipe、錫球瓶辨識對應Blending與QR Code 讀取來進行管理，並導入Yolo v.4，使其辨識率超過 96% 的成功率。未來期望本研究能對於產業製程，改善使用不當材料，減少工程人員產生品質不良之情事，並對半導體產管理流程有所幫助。關鍵字：影像識別、AI人工智慧、智慧製造、動作分析