運用人體骨幹分析技術監控產線:AIGO 計畫團隊——Beseye_alpha 助傳產轉型為智慧製造

智慧製造的發展勢在必行,這次 AIGO 計畫的參賽團隊——Beseye_alpha,透過自身影像分析的專長,使用獨家「人體骨幹分析技術」解決傳統產業的生產痛點。
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Photo Credit:Beseye_alpha 團隊
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隨著人工智慧(AI)的浪潮席捲全球,使產業面臨許多挑戰,因此掀起一波 AI 人才需求,全球政府及企業也更加積極投入進行AI應用開發與人才培訓,滿足不同產業對AI的人力需求。AIGO計畫透過「產業出題 x 人才解題」的模式,打造人才媒合平台,將企業痛點和 AI 人才緊密接軌,讓更多中小型企業與新創團隊能有效解決問題並培養 AI 技術力,掌握未來商機。

雲端運算、物聯網概念新創公司——Beseye 雲守護安控

「Beseye_alpha」團隊來自於新創公司「Beseye 雲守護安控」,該公司創立於 2013 年,正好是智慧家庭雲端運算(Cloud computing)和物聯網(IoT)概念起飛的時代,公司組成以技術人員居多,專長為影像分析。

公司創辦人暨執行長涂正翰,曾在聯發科工作,是個擅長解決問題的一號人物。目前公司已經創立七年,有 40 至 50 名員工,特別的是,其中許多員工既有在大公司工作的經驗,也有自行創業的經歷,是個創業精神非常濃厚的公司。

因為涂正翰在挑選員工上非常認真,為求慎重他總是親自進行面試。如果有多位職缺的候選人能力都過了門檻,評估理念也是選擇夥伴其中之一項必要條件——技術能力和專業性知識是必備的基礎,更重要的是選擇認同公司願景、有相同理念的一群人,才是雲守護安控能快速發展的關鍵之一。

AIGO
Photo Credit:Beseye_alpha 團隊

代表雲守護安控公司參與 AIGO 計畫競賽的 Beseye_alpha 團隊,負責人 Anne 認為:「運用員工在大型企業磨練後的工作經驗,帶到著重技術發展的新創領域,就能迅速補足制度流程上的完整架構,一方面在技術發展前期的同時,也能奠基良好制度基礎。整體團隊可以把新創公司發展的更快,每年成長幅度也能超過成熟企業。」

使用「人體骨幹分析技術」,解決中小型工廠的生產痛點

根據主計處統計,台灣有 8 萬多家中小型工廠,Beseye 團隊透過這次比賽跟出題方「雅文塑膠股份有限公司」來回地討論,因此對台灣中小型工廠的痛點有更實際的了解。

在台灣,通常只有大型工廠會使用全自動化的生產設備,中小工廠幾乎仍是全以人力作業,部份流程由人操作機械執行。由於自動化程度低,全人工的結果,就是無法訂定明確的SOP,或訂定了卻流於紙上作業無法執行。沒有 SOP 的情況下製造流程就無法改進,或是良率不好掌握、品質不穩定,且出現工安意外的機率高。

因此,若要幫助中小型工廠轉型 AIoT,主要癥結點會在於如何跟工廠員工搭配,且導入的技術必須盡量不改變原有的流程,否則會大幅增加業主對員工的溝通訓練成本,這是中小企業較無法負擔的。因此雅文塑膠希望能導入 AI 的技術,分析產線作業員的動作是否正確,是否有確實遵照公司 SOP,降低工安機率並提升良率品質等。

Beseye_alpha 團隊拿出公司的招牌絕技——「人體骨幹分析技術」來參賽,以 AI 來分析人體行為特徵,藉以解讀人在場景中的哪裡、在做什麼。

人體骨幹分析比起臉部辨識來說,除了可以「去識別化」地辨別一個人,免去臉部辨識因必須事先掃描,儲存大量人們的臉部資料,而產生有侵犯個人隱私或資料外洩的疑慮,具有兩個優勢:

  1. 距離:人臉辨識技術,可辨識距離大約僅兩公尺以內,而人體骨幹技術不受距離限制,15 公尺外遠距離的人體也能精準偵測,進而分析人體外觀、四肢與臉部的特徵,以達到偵測需求。
  2. 角度:在正臉的情況下,臉部辨識的精準度非常高,目前僅有極少數相貌非常相似的同卵雙胞胎能夠騙過臉部辨識技術;但在非正臉的時候,臉部辨識的精準度就會急遽下降。在很多實際使用的場景,並不能要求每個參與者都靠近鏡頭、花幾秒鐘以正臉掃描辨識,在這種情況下,人體骨幹分析就能充分派上用場,它的精準度甚至比「非正臉的人臉辨識」高出 30% 以上。

參與 AIGO 計畫的動機及過程

拿出這麼強悍的技術來參加 AIGO 計畫的動機,是因為 Beseye 公司已經有數個大型企業客戶,而台灣市場超過 97% 的企業都是中小型企業,他們當然也想要針對中小型的製造業工廠提供服務,可是 AI 模組必須要根據不同場地、不同需求進行 AI 模型的複製與開發,初期成本高,中小企業顯然資源不足。

因此 AIGO 計畫就是天賜良機,主辦方提供獎金補助,出題方投入部份資源,簡直是完美結合。但所有的問題就此迎刃而解嗎?當然不是。

Beseye 一般在做人體特徵點分析時,會在一個人身上擷取 4,000 個特徵點,大公司覺得很棒,但中小企業則負擔不起。因此實際執行的第一階段,就是依照客戶需求減少特徵點的數量,只分析最重點的部位。

以雅文塑膠來說,產線作業員的動作僅集中於上半身,以頭部、頸部、肩膀、手臂、手掌的動作為主。Beseye_alpha 針對需求,複製日本大型製造工廠 AI 模型開發的成功案例、及與客戶多次討論需求、實地作業工作站規劃、實際場域測試資料訓練,開發出一個「肢體律動分析」模型,有效達到降低運算量的目標。

比賽過程中不斷最佳化的結果是,最後的運算量僅是大公司使用標準版的五分之一,而資源輕量化後,客戶成本也只有五分之一,足以達到讓雅文塑膠能商用的程度。

除此之外,Beseye_alpha 同時也派出同事到雅文塑膠的工廠盡可能地蒐集各種會發生的情況後,回來訓練 AI 去看懂作業員的行為正確與否,最後精準度高達 94.8%,且這個 AI 模組還可以優化。以 Beseye 先前服務日本鋼鐵大廠的經驗,經過一段時間地調校,最後精準度可達到超過 98% 的驚人程度。

AIGO 計畫助台灣傳產轉型一臂之力

Beseye_alpha 團隊負責人 Anne 表示,AIGO 計畫很棒的地方是,在初期入選時就先給予團隊 15 萬元,當作執行開發費用,對於小型新創團隊是很重要的資金。這次團隊更榮獲競賽優等獎,受邀並參與AIGO發表會及頒獎典禮,這樣的表揚十分能夠激勵團隊士氣。

同時她也希望未來主辦單位能夠邀請更多對於 AI 有需求且想進一步了解的產業公司共同參與,並分享出題x 解題的相關案例,透過這樣的產業人才鏈接的方式,讓更多台灣企業了解 AI 有所助益的地方,也能在參與計畫的過程中,找到符合需求的技術人才及新創團隊,讓台灣的傳統產業能夠更順暢地轉型為智慧製造、製造業 4.0。

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