這兩個月來因為防疫的關係
繪畫課程取消、我太太的新書分享會也延期到九月
原本有點忙碌的週末就這樣空了下來
利用這段日子,開始整理手邊的畫作,寫些文字紀錄心情
我重新溫習了之前畫的四幅和基隆有關的創作
拼湊出一些記憶的片段
在此分享給大家~謝謝了
- - 正濱漁港 - -
二O一九年夏天,由於寫書的緣故,我來到了基隆,這個在自己的心理距離上十分遙遠的地方。時隔一年,趁著帶Afra到台北走走的機會,我又回到了這裡。那天早上我們去和平島海水浴場游泳,大約中午左右離開,在正濱漁港附近的餐廳午餐後,然後繞著漁港散步。
九月的基隆,充滿了潮濕的氣息,像是隨時會降下大雨似的。拿這個午後來說,天空覆蓋著厚重白色的雲層,上午的藍天不見蹤影。
我們經過一位正在跳舞的外國女子,她沉浸在喇叭放出的音樂裡,手腳和諧的舞動,像交響樂的指揮家,指揮著鷹架上的工人焊接裝置藝術。走了一小段距離,音樂漸漸在身後淡去。港口裡,白色、綠色與藍色的漁船整齊地停靠在岸邊,水面映著山的倒影,渲染出濃厚的綠色。
不久,天空終於忍不住下起了雨。細細的雨水在平靜的港口裡激起一圈又一圈微小的白色漣漪。我和 Afra撐著傘站在岸邊,停下來欣賞眼前的風景,不知道是不是心理因素影響,覺得時間安靜了下來。
- - 小巷弄 - -
基隆的巷弄也很吸引我,但帶給我的感覺和台南的巷弄不太一樣。該怎麼說?或許是因為常常下雨的關係,再加上城市本身的陳舊,因此覆蓋著陰鬱的氛圍。
從正濱漁港騎車回市區途中,雨勢越來越大,形成了模糊視線的白色水霧,輕便雨衣也被衝擊得殘破不堪。好不容易抵達火車站時,我們的下半身都已經濕透了。歸還機車後,我和Afra想找一間咖啡屋歇腳。在市區繞來繞去,路過一條小巷弄時,我們停下了腳步。會注意到這條巷弄的存在,是因為地磚的關係。
我喜歡有地磚的巷弄。相較於柏油路面,地磚帶來生活的溫度,另一方面,地磚在色彩與造型上的變化,也成為了巷弄本身有趣的小細節。比方說,走在台南的巷弄裡,最常見的是紅色與灰色相間的地磚。然而,這條基隆的巷弄,卻有著由黃色與深灰色正方形拼貼而成的地磚,吸引了我的目光。
巷弄裡,大大小小的招牌與停靠一旁的機車彼此堆疊,雖然混亂,卻又隱約有著一股不規則的美感。我想起了以前在畫室時,老師曾說學不會畫畫沒關係,但最重要的,是上完課後大家都能培養出感受美的能力。我想,這是學畫畫所帶給我最大的寶藏了。
雨漸漸緩和,我們走走停停,拍拍照片,順利的找到了歇腳的咖啡屋。
- - 廟口後山 - -
第一次來基隆時,王傑老師曾帶我參觀位於廟口後山的許梓桑古厝。這棟磚紅色的老屋建於一九三一年,曾是基隆數一二的豪宅,然而因為許家後人的產權問題而被荒廢了數十年之久,現在已成為和植被共生的美麗廢墟。
這裡視野很好,可以瞭望整座城市。
老家新竹也有類似的後山景致。小時候,堂姊常帶我和弟弟去十八尖山散步,自由車場旁有一個小空地,從那裡也能一覽無遺的遠眺整個市區。現在回新竹,我還是有時會到那裡看看自己的家鄉。蠻奇妙的,看著基隆卻想到了新竹。明明這兩座城市是這麼的不同。
忙著拍下整座市區的同時,濃密的烏雲又開始落下雨水,天空打了幾聲雷鳴,山下街道的聲響漸漸被雨聲覆蓋,讓這裡顯得有些寂寥。離開的路是一條裝飾著基隆歷史壁畫的階梯小徑,我們很快回到山下,從昏暗的小社區來到明亮的夜市。
- - 下著大雨的廟口夜市 - -
我從沒想過會在下著滂沱大雨的時候去逛廟口夜市。有的時候,對大家來說很掃興的事情,卻會讓我感到興奮。雨天就是一個很好的例子,它開啟了我的想像空間,也在腦海裡勾起我所喜愛的作品圖像。
此時出現在我心中的畫作,是浮世繪裡最著名的雨景,由歌川廣重所繪的「大橋安宅驟雨」。我喜歡這幅畫將雨表現成細細的黑線的藝術手法,細膩的雨絲打在驚慌失措的人們身上,將驟雨的感覺表現得淋漓盡致。
走在行人稀疏的街道上,店家們把自已收進遮雨棚裡繼續做著生意。濕漉漉的地面反射著四周攤販燈泡的光線,一個撐著傘的男子站在前方不遠處,他的動作從容但神情無奈,空下來的手拎了兩個袋子,不經意往我的方向看了過來。
或許是聯想到「大橋安宅驟雨」中慌亂的路人,佇立在大雨的男子帶給我另一種雨的感覺。也因如此,這個畫面在我心中留下相當深刻的印象。
回到台南後,我花了兩個禮拜的時間將當時所看到的畫面轉換為水彩創作,那張「下著大雨的廟口夜市」。
#藝術蝦
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過29萬的網紅超認真少年Imserious,也在其Youtube影片中提到,根本是外星科技的plasma切割(等離子切割=電離子切割=電漿切割) #plasma #等離子切割 #電離子切割 本集包含: 1.Plasma是什麼 2.Plasma優缺點 3.Plasma設備挑選 4.Plasma實際操作(切直線、圓形、厚板) 5.Plasma常見操作錯誤 使用工具: 1.BO...
雷 射 點焊機 在 狂人日誌:MadVnz Facebook 的精選貼文
[狂人新聞台] Taycan硬知識 - -12,000 Nm扭力 解密Porsche Taycan 動力核心
#小編:坐穩了!令人屏息震驚的加速力道將駕駛和乘客狠狠壓進座椅
永磁同步馬達(PSM)而不是非同步馬達(ASM)
可不是每一種馬達都適合電動車。保時捷使用的是永磁同步馬達(PSM),較成本較低的非同步馬達(ASM)擁有更高的連續輸出功率,也不容易因過熱而需要調降功率。保時捷永磁同步馬達(PSM)透過三相交流電壓的電力電子系統供電與控制;換言之,馬達轉速由交流電壓在零點附近從正極流向負極的頻率來決定。在 Taycan 的馬達中,脈衝變流器負責調節定子磁場旋轉頻率,從而管理轉子轉速。轉子採用釹鐵硼合金製成的高品質永久磁鐵,在製造過程中會經過高強度定向磁場進行永久磁化。永久磁鐵在煞車過程中也有助於高效動能回收。當車輛處於滑行狀態,馬達便進入發電模式,讓磁鐵將電壓和電流導入定子線圈。
Taycan 電動馬達的「髮夾型繞組」
Taycan 電動馬達的「髮夾型繞組」技術亦完整體現了保時捷DNA - 登峰造極的科技。在這項技術中,構成線圈的導線不是圓形,而是矩形。相較於自持續滾動卷軸上取得銅線的傳統繞線技術,髮夾技術則採用成型組裝法,將矩形銅線分成個別好幾段,並彎曲成形似髮夾的 U 形,分別插入安裝線圈的定子疊片中,令矩形截面的表面層層相疊,再以雷射焊接「髮夾」兩端形成線圈,提升線圈密度,進而提高定子的銅含量。
保時捷髮夾技術的優勢,在於可將銅含量從過去的50%提升至近70%,達成相同容積能夠輸出更高的動力輸出與扭力目標;另一個重要的優勢則是相鄰銅線可均勻接觸,進而改善導熱,強化髮夾定子的冷卻效果。Taycan的電動馬達可將超過 90% 的能量轉化為動力:但是,與內燃機引擎一樣,耗能會轉化為熱能,這也使得電動馬達有一層冷卻水套包覆,為其散熱。
脈衝變流器的控制系統 蘊含保時捷的科技心血結晶
為了精確控制永磁同步馬達,電力電子系統必須掌握轉子的準確角度位置,此時就得仰賴解析器了。解析器由一個磁場傳導金屬製成的轉子盤、一個勵磁線圈和兩個接收線圈組成;勵磁線圈產生磁場,透過編碼器傳輸到接收器繞組,並在接收線圈中產生電壓,電壓相位與轉子位置成比例移動。控制系統可依據這些資訊準確計算轉子的角度位置。此一名為脈衝變流器的控制系統蘊含保時捷的科技心血結晶,負責將 800 V直流電轉換為交流電,並輸送至兩具電動馬達中。保時捷是有史以來第一家採用 800V電壓的車廠,這項技術一開始是為了保時捷 919 Hybrid 混合動力賽車而研發,現在則運用在量產車中,採用較細的電纜降低重量和體積,進而縮短充電時間。
Taycan電動馬達每分鐘轉速高達 16,000 轉。前後軸的驅動單元亦分別搭載一具變速箱,以在轉速範圍內成就保時捷經典的動態表現、效能和極速的完美協作。Taycan 是史上首款後軸搭載二速變速箱的電動跑車,其中第一檔的齒比非常短,前輪動力由一組單速行星變速箱傳輸到車輪。
此一組合賦予Taycan Turbo S強大的動力。前軸電動馬達的 440 Nm扭力經由齒輪比轉換後,將約 3,000 Nm的扭力傳至車輪;後軸電動馬達的 610 Nm扭力在第一檔時倍增為 9,000 Nm,齒比較長的二檔則確保高速行駛間維持高效能和動力儲備。這是一項深富開創性的先進科技,關注最細微之處,使得保時捷在純電時代仍能延續百年來的創新傳統。
#Porsche #Taycan #TurboS #永磁同步馬達 #髮夾型繞組 #
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【中鋼AI現場2:如何靠微米級控制力年省成本千萬?】熱浸鍍鋅AI應用大解密
微米級鍍鋅厚薄如何控制的恰到好處?既要賦予足夠耐蝕性,又要不超量用鋅降成本,秘訣是用AI達成精準生產控制,再用影像辨識找瑕疵,維持鋅層表面品質
文/翁芊儒 | 2021-03-04發表
攝影/洪政偉
生活中隨處可見鍍鋅類產品,凡是有耐腐蝕需求的鋼鐵加工製品,包括作為建材使用的浪板、擔當汽車門面的汽車鈑金、每天都要打開的電冰箱,還有高階電腦伺服器外殼、傢俱、彩色底板、滑軌、風管等等,都可能是運用中鋼的熱浸鍍鋅鋼捲,加工製作而成。
熱浸鍍鋅鋼捲,是中鋼的塗鍍產品中的其中一項,年產量約有87.5萬噸。中鋼軋鋼三廠第二熱浸鍍鋅課課長羅萬福就指出,每一批出產的鋼捲,都需根據中下游客戶需求,客製化調整鍍鋅膜厚,或是進行化成處理,在鋼捲表面進行鉻酸鹽、耐指紋處理等動作,來因應不同加工製品所需的特性。
比如說,部分高階電腦、伺服器的外殼,不會再進行烤漆,而是直接裸用鍍鋅後的鋼片,對這些廠商來說,就會要求鍍較薄的鋅層,才能維持產品表面品質美觀。相對來說,生產建材浪板的廠商,對鋼捲表面品質的要求就較低,而且考量到浪板恐架設在環境不佳的地方,反而要用越厚的鋅層,來製造高耐蝕性的產品。
由於不同客戶要求的鍍鋅模厚都不同(內行說法會用鍍鋅模重,以「公克/每平方公尺」來計),如何精準控制鋅層厚薄,就成為中鋼熱浸鍍鋅廠的一大挑戰。
中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭指出,不同產品有不同規格的鍍鋅膜厚,若鍍的太多、高於客戶需求的厚度,由於鋅是高成本的原料之一,就會造成成本的浪費;若鍍鋅層不符合產品規格,又將導致客戶無法使用或加工後續問題,造成品質客訴。「如何控制的剛剛好,讓客戶審核過關,又能省成本,這是我們的目標。」
開發控制鍍鋅膜厚的自動調參AI,年省成本1,600萬元
為了更精準控制鍍鋅膜厚,來減少生產浪費,中鋼用AI開發了控制鍍鋅膜厚的製程調參AI,試圖解決製程中的大量複雜參數,如何影響鍍鋅膜厚的問題。這類製程調參AI,也正是製造業最典型的AI應用之一。
鄭際昭解釋,要將鍍鋅厚度控制的恰如其分,並不容易,因為鍍鋅層厚薄的生產參數,包括氣刀開口大小、與鋼帶的距離、氣刀的氣壓、鋼帶厚度、鋼帶溫度、產線速度等多重變因,都會影響鍍鋅膜厚。
過去,這些複雜參數的調整,都靠老師傅的經驗來人工調參,羅萬福表示,由於不同老師傅之間又有不同的經驗法則,雖然留存了一本本抄滿生產參數的筆記,但後人看不懂也難以吸收,造成經驗傳承的斷層,「這對於面臨員工退休潮的中鋼來說,是很大的問題。」
而且,過去調整完參數後,需要等鋼帶經過100~200公尺的冷卻,才有辦法進行線上鋅層厚度量測,若量測當下發現鋅層過厚或過薄,回頭調整生產參數時,中間就已經多生產了上百公尺的鋼捲,換句話說,從參數調整到成品量測之間,存在冷卻的時間差,「中間多鍍的鋼帶,就會造成浪費。」鄭際昭說。
為了克服這兩大問題,中鋼約從2年前開始投入製程調參AI的研發,先自動化蒐集生產參數,累積上萬筆大數據資料後,建立了一個AI模型,來歸納在不同參數組合下,所造成的鍍鋅膜厚變化。
去年初上線這項應用後,將參數帶入AI模型中,就能即時預測出鍍鋅膜厚,雖然比不上直接量測的數據精準,但是,以此來即時修正生產參數,能避免冷卻期間造成的鋅層浪費,對於鍍鋅膜厚的控制,也比人為設定更準確。
羅萬福指出,傳統人工調參仍然有約20%會失準,但投入AI後,約只有3%結果失準,準確率達到97%左右,更能減少約4.5%的鋅層的浪費。換算下來,一年就能省下1,600萬元的成本,帶來上千萬元的效益。
建立檢驗區瑕疵辨識AI,降低人工目檢負擔
除了鍍鋅膜厚的生產控制面臨挑戰,熱浸鍍鋅廠的另一大難題,則位於檢驗室中,以人工檢測鍍鋅鋼捲的表面缺陷時,具有一定程度的漏檢率。
實際走訪檢驗室,可以了解到員工過去要查驗鋼捲,需要在快速傳輸的鋼帶上,識別出鋼捲表面的缺陷,而且,不只要識別鋼捲單面的缺面,更要透過鏡面反射,同步識別雙面的缺陷,格外考驗員工眼力,「所以我們都找年輕人來看,眼力比較好。」羅萬福笑著說。
但是,人力識別缺陷的方法,仍有其侷限,除了不是所有缺陷都能肉眼識別,人也一定會眨眼,無法不間斷盯著鋼捲檢驗,加上鋼帶一直在動態傳輸,都提升了識別缺陷的難度。羅萬福舉例:「以前比較誇張的狀況,檢驗員還會因為沒有檢查完全,把鋼捲送到處理線慢慢看,但這樣會增加出貨的時間,造成產線的負擔。」
為此,中鋼導入了另一個同為製造業的典型AI應用,訓練出瑕疵檢測模型,透過影像辨識技術,在即時的鋼帶影像畫面中自動標記缺陷的位置、形狀、大小、嚴重程度,抓出缺陷後,再經由人工複查是否確實。換句話說,過去要由人工全檢所有鋼捲的查驗流程,現在能以AI自動辨識來取代,人工只需複查經AI標示出缺陷的鋼帶區域即可,不僅大幅省下查驗人力,更提升了缺陷識別的的準確率。
羅萬福指出:「過去用人工檢驗,會有一定的漏檢率,可能5%~10%,真的很難每一個缺陷都看到。」但在加入AI後,幾乎不再發生漏檢,瑕疵辨識準確率提升到95%以上,進一步提升了鋼捲品質。
人工查驗除了有漏檢的風險,更大的問題,則是在於沒有一套記錄的機制,將鋼帶表面的查驗記錄保存下來。
「以前遇到客戶說,在100公尺的地方有一個缺陷,你們怎麼沒看到?我們就只能認了,因為沒有記錄。」羅萬福指出,沒有記錄機制,就無法得知缺陷到底是發生在自家工廠,還是客戶的工廠中。
但現在,透過AI檢查鋼捲表面,自動標示出缺陷位置與種類後,將這些紀錄留存下來,未來遇到客戶反應類似情形,就能提供當初查驗留存的缺陷地圖(Defect Map),來證明工廠出貨時的品質無虞。
「所以我們不只是導入AI,還把整套記錄建立起來。」羅萬福說。
目前,檢驗區的瑕疵辨識AI已經在去年正式上線,但這項技術,還不足以完全取代人工查驗,除了缺陷處需人工複查,部分非表面瑕疵的缺陷,比如鋼片側面成波狀等形狀缺陷,還是需要靠人眼來識別。
進料區也設瑕疵辨識AI,找出上游廠缺陷鋼捲
除了在後段的檢驗區導入瑕疵辨識AI,中鋼也正在將該技術導入前段進料區。這是因為,部分在後段檢驗到的鋼捲表面瑕疵,可能不是在熱浸鍍鋅廠造成,而是在前一廠區製成鋼捲時,就已經生成。
羅萬福指出,一般來說,鋼品表面的缺陷可能是在傳送鋼帶的過程中,因下方滾輪沾附不明物體,而在鋼帶表面殘留印跡,「不外乎是壓痕、刮痕、或是一些污染,」當發現這些缺陷,就得去找出造成缺陷的來源,並確實清除乾淨,確保下一捲鋼捲的生產過程不會留下缺陷。
然而,在後段檢驗區查驗出缺陷,回頭在製程中查找缺陷來源時,若缺陷並不是在熱浸鍍鋅廠區生成,可能需要花費更多時間來判定缺陷來源。不只如此,熱浸鍍鋅產線從頭到尾大約要經歷2,000公尺的加工運送,若是在前一廠就已經產生嚴重缺陷,原本就不合格的鋼捲,又多進行了近2,000公尺的製程,對鍍鋅原料來說也是種浪費。
「如果可以在進料區就先檢測出來,就能馬上可以判斷,這一捲鋼捲還要不要繼續生產。」羅萬福說。
而且,越早發現缺陷,也能越快通知上游工廠找出生產流程的問題,不只能避免產出更多有瑕疵的鋼捲,快速撤查出同一批生產的瑕疵品,也能減少其他下游廠誤用瑕疵品的可能性。
因此,中鋼正在開發前段進料的瑕疵辨識AI系統,但不是只用於找出缺陷而已,而是要與後段檢驗區瑕疵辨識系統所拍到的畫面,進行整合比對,來檢視前端所發現的缺陷,是否就是造成後段缺陷的原因,藉此建立缺陷演化分析的AI模型。
這個AI模型,能用來判斷進料時不同類型的瑕疵,經鍍鋅製程後是否還會留存下來,當模型越準確,就能判斷前段缺陷的危害程度,來節省更多的浪費。
「這就是我們的產業專業知識,去定義出這個缺陷類型是不是刮痕、這道刮痕鍍鋅後還能不能看得見、這捲鋼捲能不能繼續生產?」羅萬福說。
羅萬福表示,若在後段檢驗區發現鋼捲瑕疵,一噸鋼捲就要損失200美元以上,一捲鋼捲約20噸重,換算成臺幣,就會損失12萬元以上,「能即時找出缺陷,預先判斷要不要繼續生產,就是成本控管的關鍵。」
若用一句話來解釋熱浸鍍鋅方法,就是將鋼捲放入鋅槽,使其雙面都沾附鋅液,讓鋼片表面附著一層薄薄的鋅,能耐腐蝕。不過,實際上要生產出一捲捲數噸的熱浸鍍鋅鋼捲,需要經過一連串複雜的處理流程,先後進入進料區、退火區、鍍鋅區、調質整平區、塗覆區、檢驗區、出料區,才能完成熱浸鍍鋅的作業。
中鋼開發的AI應用,位於生產流程中的進料區、鍍鋅區與檢驗區。在進料區與檢驗區,運用了AI瑕疵檢測技術,來取代部分人工查驗作業,在鍍鋅區,則運用了AI製程調參的技術,找出不同生產條件下的最佳化製程調參作法。
1 進料區:進行的解捲、剪裁、焊接的步驟,先運用解捲機,將入料的鋼捲攤開,剪裁後,再利用焊接機,把兩個鋼捲接在一起,形成一個連續鋼捲,類似於將兩個捲筒式衛生紙的紙面連起來的樣子。
2 退火區:透過溫度變化,達成特定產品所需的機械性質,比如高強度鋼,需要在特定製程條件下才能生產而成。
3 鍍鋅區:鍍鋅區主要配備一個鋅槽,並透過氣刀來將多餘的鋅液刮除,藉此來控制鋅的膜厚(公克/每平方公尺),中鋼可生產單面每平方公尺40~200公克的熱浸鍍鋅鋼捲,越薄的鍍鋅層,用於越高階的產品,也越考驗鍍鋅的技術。
4 調質整平區:運用調質軋延機將剛鍍完鋅的光滑鋼板,依據客戶的需求,加上特定的表面紋路,比如部分要求高粗糙度的鋼板,就會以調質軋延機賦予特殊的表面。
5 塗覆區:在鋼品表面進行特殊處理,比如在用於家電外殼的鋼板上,進行耐指紋處理;又或是在用於抽屜滑軌的鋼板上,塗上高潤滑塗劑,確保鋼板能承受超過一萬次的拖拉。
6 檢驗區:查驗每一捲鋼捲表面是否有瑕疵。檢驗室內設置了鋼捲的垂直檢驗區及水平檢驗區,前者需透過鏡面反射,同步識別鋼捲雙面缺陷,後者則能從不同角度發掘瑕疵。
7 出料區:依據客戶對鋼捲寬度與重量的需求,將鋼捲裁邊修改成特定尺寸,再分捲成不同噸數的鋼捲,或是將鋼捲焊接成超過原尺寸的鋼捲來出貨。
AI瑕疵辨識如何取代人工目檢
作業流程?
實際走訪檢驗室,可以了解到員工過去要查驗鋼捲,需要在快速傳輸的鋼帶上,識別出鋼捲雙面的缺陷。但是,過去的作業流程,存在一定漏檢率,更可能因為沒有檢查完全,把鋼捲送到處理線重複檢驗,而延遲出貨時間,造成產線負擔。(如圖示:人工目檢1、2)
導入AI後,透過影像辨識技術,員工現在已經可以坐在控制室,看系統自動抓出鋼捲表面缺陷,再進行人工複查。如此一來,不僅大幅省下查驗人力,更降低了缺陷識別的漏檢率。(如圖示:AI作法1、2)
除了在檢驗區導入,中鋼也正在開發進料區的瑕疵檢測AI,要提前檢驗出上游鋼廠造成的瑕疵,攔截瑕疵品進入產線加工,來減少鍍鋅原料浪費。(如圖示:AI作法3)
人工目檢1
人工垂直檢驗鋼捲
人工目檢2
人工水平檢驗鋼捲
AI作法1
以攝影機蒐集鋼帶表面影像
AI作法2
系統自動標示缺陷位置與種類
AI作法3
訓練進料區瑕疵辨識AI
附圖:過去得靠老師傅依據經驗法則來人工調參的作法,現在已經看不到了。以前,老師傅需將每一次的參數設定抄寫到筆記中(如圖所示),但現在透過AI,能更精準掌控特定生產參數下的鍍鋅膜厚。(攝影/洪政偉)
圖解熱浸鍍鋅生產流程
攝影-洪政偉
過去要查驗鋼捲,員工需要在快速傳輸的鋼帶上,識別出鋼捲表面的缺陷,且不只要檢查單面,透過鏡面反射,還得同步識別鋼捲另一面的缺陷。圖為垂直檢驗區的實際檢查流程。(攝影/洪政偉)
除了垂直檢驗,查驗人員也需水平檢驗鋼捲,從不同角度發掘鋼捲表面缺陷,比如沖模過程中,可能產生類似於污點的缺陷,即可在此檢驗出來。(攝影/洪政偉)
為了取代人工目檢,中鋼將攝影機裝設在垂直檢驗區的鋼帶底部,也就是圖中綠色雷射光點的位置;拍攝到的鋼帶表面影像,則會顯示到控制室的螢幕畫面中,同步進行影像辨識來查找瑕疵。(攝影/洪政偉)
在控制室內,員工可以直接從螢幕看見鋼捲表面檢查情形,若AI偵測到任何瑕疵,系統會同步標註出缺陷位置、形狀、大小、嚴重程度,提供明確的缺陷資訊,節省人力目檢的負擔。(攝影/洪政偉)
左邊螢幕是檢驗區瑕疵檢測系統,右邊螢幕則是進料區瑕疵檢測系統。目前,中鋼正在開發進料區瑕疵辨識AI,更要藉由與後段瑕疵辨識所拍攝畫面的比對,來建立缺陷演化AI分析模型。(攝影/洪政偉)
資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/142941
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