本文作者為2022 Intel DevCup實作組冠軍「就是智合」團隊、智合科技總經理李忠軒
初⾒Intel OpenVINO
我們的團隊自2016年至今，在台灣工業界擁有171個人工智慧(AI)相關應用成功的落地⽅案。在尚未接觸Intel OpenVINO之前，我們大多使⽤其他AI⼯具與技術來開發部署AI模型。隨著AI技術的發展和應⽤越來越廣泛，我們意識到Intel OpenVINO可能會帶來更多的益處及機會，因此開始探索Intel OpenVINO的可能應用範圍及方向，以滿⾜客戶對於AI模型部署效率及準確性的需求。
2022年初夏之際，我們收到了來自天然鑽⽯加工廠商的需求，詢問是否能夠透過AI技術來取代⼈眼辦識品質的檢驗工作，以提⾼檢測效率及準確性。在評估應該採用何種AI技術的過程中，我們討論並建立了許多可能的技術架構雛型，然而卻一直無法找出覺得最適合的模型核心。正當苦惱著該如何進行下一步時，因為參與Intel DevCup競賽甄選的契機，促使我們團隊成員使用Intel OpenVINO平台作為AI 核⼼。
客戶場域痛點的確認
傳統的鑽⽯品質檢測⽅式通常需要經過多位專業⼈員的⽬視檢測和評估，檢測評估包含了多個項目（圖1），如鑽⽯的⼤⼩、形狀、⾊澤、純度、切⼯⋯⋯等等。進行這些檢測的專業⼈員須具備豐富的經驗及專業知識，才能確保檢測結果的品質。然而，受於⼈⼒檢測的侷限性，傳統的鑽⽯品質檢測⽅式並無法量化檢測品質。
(圖1 )
商業模式的分析
表1是鑽石品質利用傳統人工檢測及AI方式檢測的比較。傳統鑽⽯品質檢測需要⼈⼯進⾏⽬視檢測和評估，具有侷限性和不可量化的問題。但利⽤AI技術進⾏⾃動化鑽⽯品質檢測，不但具有⾼效率及⾼準確性的優勢，也可以實現品質量化。AI系統可以透過學習和理解不同鑽⽯的特點和品質標準，從⽽實現⾃動化檢測和評估。因此，以AI⽅式來檢測鑽⽯品質在速度、準確性、檢測品質穩定性及成本上皆具有更⼤的優勢。
AI⽅式的鑽⽯品質檢測可以為鑽⽯產業帶來商業價值如下。⾸先，提⾼產業的效率和產品的品質穩定性，進⽽提升競爭⼒。其次，可以增強消費者對產品的信任和依賴，提⾼產品的市場競爭⼒。最後，開發相關的AI技術產品和服務，如鑽⽯品質檢測系統、鑽⽯質量評估報告等，可為產業帶來更多商業機會和收益。因此，AI技術在鑽⽯品質檢測上的應⽤具有極大的商業價值及發展潛⼒。
(表1)
AI鑽石篩選機
執行AI鑽⽯篩選機的AI佈署過程（圖⼆）大致分為以下幾個步驟：
- 建⽴圖⽚數據準備：需要收集和準備鑽⽯的圖像（圖三）。這些數據可以通過現有的鑽⽯數據庫或者⾃⾏採集得到。
- 模型選擇：根據數據的特點和應⽤需求，選擇合適的AI模型進⾏訓練和優化。在選擇AI模型時，需要考慮模型的準確性、效率和部署難度等因素。
- 模型訓練：利⽤選擇的AI模型對鑽⽯數據進⾏訓練和優化。在訓練過程中，需要對模型進⾏反覆調整和最佳化，以提⾼模型的準確性和效率。
- 模型轉換：利⽤OpenVINO的模型轉換⼯具將訓練好的AI模型轉換為OpenVINO可部署的格式。這⼀步是⾮常重要的，因為只有將模型轉換為OpenVINO可部署的格式， 才能夠在不同硬體平台上進⾏部署和運作。
- 模型部署：利⽤OpenVINO的模型部署⼯具將轉換好的AI模型部署到⽬標硬體上，例如Intel CPU、GPU、VPU、FPGA等。在進⾏模型部署時，需要選擇合適的硬件平台和部署⽅式，以保證模型的運⾏效率和準確性。
- 驗證和最佳化：在完成模型部署後，需要對系統進⾏驗證和最佳化。驗證的過程中，需要對系統的準確性、效率和穩定性進⾏測試和評估。在最佳化的過程中，可以根據驗證結果對系統進⾏調整和最佳化，以提⾼系統的整體表現和效果。
（圖⼆）
（圖三）
在筆者進入中山大學就讀經營管理組博士(DBA)後，深知成本效益及工程部署的難易程度是客戶非常重視的關鍵點。因此在整個專案構思過程中，我們團隊除了檢測設備的品質外，同時也要考慮客戶的成本及設備未來啟動後整個流程的順暢度，而OpenVINO恰恰讓我們眾多考量中找到了平衡點。
建構硬體平台
本次參加DevCup競賽，我們設定的⽬標是建⽴完整的軟硬體平台（圖4），在兩個月內建⽴硬體平台是⼀項嚴苛又重要的挑戰。GAIS鑽⽯分級檢測機的硬體架構主要由工業攝影機、鏡頭、⼊料平台、出料平台、旋轉平台、光源系統等組成，透過這些元件協同作業，可以達到提高檢測的精確度和速度。
1.工業攝影機/鏡頭：
是鑽⽯分級檢測機的基礎設備之⼀，它可以收集鑽⽯的影像數據，並將其轉換為數位訊號。鑽⽯的影像數據通常具有複雜的幾何形狀和微⼩的細節，因此攝影機需要具有⾼清晰度、⾼解析度和⾼靈敏度等特點，以確保鑽⽯的細節和質量可以被精確地捕捉。
2.⼊料設備：
主要⽤於將待測鑽⽯放⼊鑽⽯分級檢測機進⾏偵測。由⼀個⼩型的旋轉平台和⼀個進料通道組成，鑽⽯可以從進料通道中進⼊旋轉平台，並且在旋轉平台的轉動下進⼊鑽⽯分級檢測機進⾏偵測。
3.出料設備：
主要⽤於將已測的鑽⽯進⾏分類並且將其分別放置在不同的位置上。由⼀個⼩型的分類平台和⼀個出料通道組成，已測過的鑽⽯可以從鑽⽯分級檢測機中出來進⼊分類平台，然後根據其分級結果被分別放置在不同的位置上。
4.旋轉平台：
主要⽤於旋轉待測鑽⽯以便攝像頭設備可以從不同⾓度進⾏鑽⽯影像數據的收集和分析，以實現更精確的鑽⽯分級。旋轉平台的轉動速度和轉動⽅向可以根據不同的應⽤場景進⾏調節和設置，以滿⾜不同的分級需求。
5.光源：
是鑽⽯分級檢測機中的另⼀個關鍵元件，它可以提供穩定的光線源，以確保鑽⽯的影像數據具有⾜夠的對⽐度和清晰度。
（圖四）
在進⾏評估開發和使用Intel OpenVINO的過程中，我們發現它可以提供以下幾點優勢：
- ⾼效率和⾼準確性：利⽤Intel OpenVINO，我們可以實現⾼效率和⾼準確性的AI模型部署和推論，可以⼤⼤提⾼檢測效率和準確性。
- 多硬體⽀持：Intel OpenVINO⽀持各種硬體平台，包括Intel CPU、GPU、VPU、FPGA等，可以根據不同的應⽤場景和需求進⾏選擇和部署。
- 節省時間和成本：利⽤Intel OpenVINO，我們可以更快速地開發和部署AI模型，並且可以節省⼤量的時間和成本。
在四個⽉打造全球⾸台AI鑽⽯篩選設備的過程中，我們克服了複雜的光學環境和機械動作的挑戰。⽽在建構AI平台的過程中，OpenVINO讓我們迅速打造出AI的應⽤架構。經歷這次專案及比賽，OpenVINO的應用價值及廣泛度讓我們團隊有了新發現，不但開拓了我們未來評估專案的思路，也透過成本效益及高效能的平衡拉近了企業與AI工業應用設備的距離。
我們很幸運在這次⽐賽中得到評審的肯定獲得冠軍，智合科技始終專注在能真正落地使用的AI技術。相信在Intel OpenVINO平台的⽀持下，我們將擁有更強⼤的實⼒去解決企業在AI工業落地的困境。
2022 Intel DevCup實作組冠軍「就是智合」
- 【OpenVINO開發案例】GAIS鑽石分級檢測機 - 2023/03/20
