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【AI@IoT】MCU也能實現產線機器學習 – 以射出成型機為例

   

作者:康智維

近年來隨著時代的變遷以及技術的發展,工業的製造型態也歷經多次改革,而工業近期的重大轉變發生於2011年由德國政府所發起的工業4.0(Industrie 4.0)計畫,目的為將整體工業生產型態從原先的自動化進階至智慧化。於此工業4.0的相關核心技術也如火如荼快速發展,例如物聯網(IoT)、雲端(Cloud)、大數據(Big Data)、人工智慧(AI)及機器人等。

其中,人工智慧的開發和應用近年來更是因應領域需求的不同,創造出許多嶄新的訓練方法與演算法,在人工智慧領域中最常被討論的便是機器學習(Machine Learning)以及深度學習(Deep Learning)。而機器學習更可概略分為監督式學習(Supervised Learning)、非監督式學習(Unsupervised Learning)以及強化式學習(Reinforcement learning)三個面向,而本文主要應用的監督式學習,其原理便是透過標註數據特徵與資料訓練的方式來建立分類或模型。

監督式學習概略種類如圖1所示。

圖1 監督式學習簡易分類

為了符合國際潮流與產業實際需求,本文將以擁有「工業之母」稱號的模具產業為對象,使用射出成型機台做為示範,利用感測器蒐集機台於生產時的音頻,並透過監督式學習的方法來對資料進行標註與訓練,最終產出能夠自動辨識機台生產狀態之AI最適模型。同時亦可透過電腦或智慧型手持終端裝置來即時接收機台生產資訊,使生產機台、感測器、智慧型手持終端裝置與電腦四者之間形成一個完整的物聯網。以下將對整體實驗流程與軟硬體配置進行詳細的解說。

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康智維

Author: 康智維

擅長領域包括人工智慧、AIoT、機器學習、電子商務、ERP。 曾參與眾多科技部或地方政府計畫,並熱衷學習新鮮事物,喜愛戶外運動,享受旅行與美食。

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