攜手愛普生與機器視覺軟硬體專家，提出邁向智慧製造發展之道
台北, 台灣 報名已截止
嵌入式系統的全球供應商─宸曜科技（Neousys Technology）於2019年4月24日（星期三）假台大集思會議中心舉辦「邁向工業4.0 ─ 導入機器學習的智慧製造」研討會。宸曜科技偕同全球機械手臂市佔霸主精工愛普生（以下簡稱「Epson」）、機器視覺代理商─肯定資訊科技、弘翔精密與宜谷京科技等機器視覺產業專家，分享導入機器學習的智慧製造之道。以機器視覺各項領域，從嵌入式系統、機器手臂、到機器視覺軟體等，結合機器學習（Machine Learning, ML）的技術與應用，提出廠商如何調整企業體質、提升獲利、朝向智慧製造發展之道。
傳統機器視覺應用於自動化光學檢測、產品組裝的校準與對位，以及成品與半成品的外觀瑕疵檢測等，多以「規則」為基礎開發相關產業應用的視覺軟體，極為仰賴深厚技術與經驗的工程師來開發才能符合需求。一旦工業相機取到未曾出現過的影像時，就容易出現誤判或無法辨識的問題。除此之外，現階段的視覺檢測需求已轉向少量多樣化，傳統的 Coding開發過於耗時；並且，當一家公司的研發人員異動交接時，常常因程式碼過長，新接手的人員得將整個程式重寫；再者，於現場遇到問題時，由於研發設計人員不易收集到資訊，因此必須親自前往現場判斷。
基於機器學習（Machine Learning, ML）的機器視覺最為擅長的工作乃是「圖樣辨識」，只要影像處理、判斷的速度夠快，加以累積訓練資料增加，系統辨識的準確度將有進一步改善的機會。此外，傳統瑕疵檢測的部分，油汙的辨識困難；也因為技術與經驗含量高，若在更換生產設備或人員時，往往面臨得重新開發軟體與人員訓練的困擾，這些皆為傳統機器視覺應用上面臨的問題。結合機器學習（ML）的視覺系統、機器手臂到視覺軟體等，正是協助企業邁向工業4.0的方法之一。
宸曜科技亞太區業務總監藍林忠表示：「隨著人工智慧、機器學習等創新科技持續改變全球產業發展，廠商面臨產品生命週期與交貨排程縮短的問題，供應鏈的瑕疵檢測與生產組裝的校準與對位的效率提升，是維持競爭優勢的關鍵之道。此次宸曜科技與Epson和機器視覺軟硬體專家，攜手分享導入機器學習的機器視覺解決方案，提出朝向智慧製造發展之道。」
於4月24日舉行的「邁向工業4.0 ─ 導入機器學習的智慧製造」研討會限額80位參加者，目前已額滿並截止報名，宸曜科技預計於2019年7月份舉辦台中場次，提供中部地區廠商參與這項議題的互動討論機會。
- 活動名稱 : 邁向工業4.0 ─ 導入機器學習的智慧製造
- 活動時間 : 2019/4/24 (三) 13:30 – 17:00
- 報到時間 : 13:30 - 14:00
- 活動地點 : 台大集思會議中心 米開朗基羅廳 (台北市羅斯福路4段85號B1)
- 報名截止 : 2019/4/21 (日)
議程表
| 時段 | 時間 | 演講主題 | 講者 |
|---|---|---|---|
| 13:30 – 14:30 | 30min | 報到 | |
| 14:00 – 14:30 | 30min | GPU運算打造機器學習 引領智慧製造超進化 | 宸曜科技 產品經理 鄧博元 |
| 14:30 – 15:00 | 30min | 機械手臂無縫整合感測配件，強化產線事半功倍 | 台灣愛普生 EPSON 產業科技事業部 器械手臂自動化營業部經理 陳子軒 |
| 15:00 – 15:30 | 30min | 獨家機器學習法 ─ 解決外觀品質檢測應用痛點 | 宜谷今科技 產品部 研發總監 林晏全 |
| 15:30 – 15:50 | 20min | 中場休息 (茶點時間 & 觀摩互動) | |
| 15:50 – 16:20 | 30min | Adaptive Vision studio圖控式影像分析工具 30分鐘完成視覺檢測 |
弘翔精密 產品部 協理 王健宇 |
| 16:20 – 16:50 | 30min | 低成本建構深度學習檢測系統 | 肯定資訊科技 工程部 經理 曹志宇 |
| 16:50 – 17:00 | 10min | 問答時間 & 抽獎活動) | |
講題簡介
講題簡介：機械手臂無縫整合感測配件，強化產線事半功倍
隨著產線的高精密組裝、加工程序日趨複雜，自動化需求更是與日俱增。導入整合性的自動化設備，更是未來自動化產線的趨勢與企業成長的重要利基。Epson SCARA機械手臂連續八年全球市佔第一，其除擁有「高速度、高精度、低震動」的「兩高一低」優勢，手臂可搭配視覺辨識系統及力覺感測器，達到快速辨識物件、偵測其位置與方向並精準掌控操作力道，在最短時間內提升產線效率與精度，在多次換線或客製化商品的需求時代下，如何提升產業實用價值？建構智慧化產線與整合性平台？Epson的講題將引領您探究如何打造高產能與良率的智慧工廠。
講題簡介：獨家機器學習法 ─ 解決外觀品質檢測應用痛點
FIA intuit經多年外觀品質檢測開發專案所融合而成之視覺軟體，乃實戰經驗下所產生的最佳外觀品檢機器視覺。其運用了獨家機器學習法，以解決許多機器視覺應用上多年的困擾，包含：機器學習所產生的彈性檢測，使得在檢測的過程中不會隨意看到黑影就開槍；它也具備高精度的檢出效果，細微刮傷也不放過；在設定介面上極為人性化且簡單易操作，即便外籍勞工也能迅速上手；當廠商更換生產設備，若軟體學過即可運作，不須重新開發軟體。透過獨家的機器學習法而成的視覺檢測軟體，還可以為企業帶來哪些更多的優勢與好處？本段演說內容將帶您一探究竟。
講題簡介：Adaptive Vision studio圖控式影像分析工具 30分鐘完成視覺檢測
在傳統機器視覺檢測方面許多廠商面臨許多問題，像是視覺檢測的需求已轉向少量多樣化，傳統的Coding開發過於耗時；此外，當一家公司的研發人員異動交接時，常常因程式碼過長，新接手的人員得將整個程式重寫；再者，於現場遇到問題時，由於研發設計人員不易收集到資訊，因此必須親自前往現場判斷。以上三種問題，是軟體工程師最常遇到的狀況，也是高階主管急著要解決的”效率”問題。弘翔精密於本段演說中，將有其獨到的方式，傳授您３０分鐘即可以高效率的方式完成檢測專案，大幅節省時間及人力，並且完全不用動手寫程式的方法。
講題簡介：低成本建構深度學習檢測系統
業界首款支援深度學習功能的工業相機搭載 intel Movidios Myriad (VPU)視覺處理晶片，同時導入深度學習的創新技術，以解決較為複雜的應用，如表面的瑕疵檢測、甚至辨識金屬外觀上的油汙，和分辨太陽能面板的生產品質等。當將機器學習與工業相機結合時，還可以為企業帶來更多甚麼好處呢？將於研討會中進一步探討。
注意事項
- 報名截止日為2019年4月21日(星期日) 23:59止。
- 2019年4月22日(星期一)將以email寄發「報到通知」予符合參加資格之報名者。
- 請於活動開始前進行報到 (報到時間13:30~14:00)。
- 報到時，請您準備2張名片，出示「報到通知」畫面，至報到處核對報名資料。
- 未能準時報到或當天無法出席之學員，本活動無法為您保留座位。
- 現場報名之學員，主辦單位視現場狀況保有開放進場與否之權利。
- 活動場地座位有限，主辦單位保留報名資格之最後審核權利以控管活動人數。
- 本次活動若適逢天災 (地震、颱風等) 不可抗拒之因素，將延期舉辦，時間另行通知。
- 若因不可預測之突發因素，主辦單位得保留研討會內容、時間、地點及講師之變更權利。