TL;DR · 一分鐘看懂本案
- 場景：ISO 9001 / IATF 16949 認證機電設備廠（汽車零組件 / 工具機 / 工業設備）組裝產線 + 套件揀貨（Kitting）工站
- 痛點：組裝缺件 / 方向錯誤 / 位置偏移 + 套件 5-50 零件齊全度，人工檢測準確率僅 88-92%；OEM / ODM 客戶端 PPAP 文件零容忍
- 方案：Cognex VisionPro ViDi 深度學習（ViDi Locate + ViDi Classify）+ In-Sight 3800 + PatMax + PROFINET 即時剔除
- 關鍵成效：組裝 / 揀貨檢測準確率 88-92% → 98.0-99.5%（+6-11.5 pp）、檢測速度 3-7 倍、客訴消除 85% 以上、年省 NT$ 80-150 萬人力（視個案評估）
- 關鍵決策點：ViDi 軟體授權 + 工業 PC + GPU 必備；多 SKU 套件廠商建議分階段建立配方庫
ℹ 資料說明：本案例 A 廠 / B 廠等為代號標示，KPI 數字為類似專案的典型成效範圍，實際依專案有所差異；資料來源：VSK 內部 POC 紀錄。如需細部資料，請聯絡 VSK 業務。
客戶背景
A 廠（機電設備產業）：ISO 9001 + IATF 16949（汽車零組件客戶）認證的機電組裝廠 / 套件供應商，產品涵蓋汽車變速箱模組 / 引擎零組件 / 工具機機構模組 / 工業設備整機。產線特性 2 大應用：（1）組裝（Assembly）需驗證每件零件存在性 / 方向 / 位置；（2）套件揀貨（Kitting）需確認 5-50 個零件齊全。品質壓力包含 OEM / ODM 客戶對組裝精度零容忍，缺件 / 錯配流入下游造成召回 + Tier 供貨資格危機；法規 / 規範要求涵蓋 ISO 9001 品質管理系統、IATF 16949 汽車品質管理體系、客戶端 PPAP / APQP 文件。
常見的組裝 / 套件揀貨檢測類型：
- 組裝缺件：應有的零件未投入（如缺彈簧 / 缺墊圈 / 缺螺絲）
- 零件方向錯誤：有極性零件方向裝反
- 零件位置偏移：位置超出 ±0.5-1 mm 設計公差
- 套件齊全度：揀貨盒內 5-50 個零件是否全部到位
- 零件種類錯配：投入錯誤規格零件（同型號不同變體）
傳統規則式視覺難以涵蓋零件外觀變化大、位置變異多的情境；人工目檢漏判率 8-12%，OEM / ODM 客戶端 PPAP 從嚴。需 AI 視覺擴展檢出能力。
系統配置
本案採用 Cognex VisionPro ViDi 深度學習 + In-Sight 3800 整合機電組裝 / 揀貨產線，完整配置如下：
- 視覺主機：Cognex In-Sight 3800（5 MP 高解析智慧相機，內建 Edge Learning）+ 外接工業 PC（執行 VisionPro + ViDi 4 工具）
- 軟體核心：Cognex VisionPro 主軟體 + ViDi Locate（物件定位）+ ViDi Classify（零件分類）+ ViDi Read（OCR 補充）授權
- 硬體核心：工業 PC（Intel i7/i9 + NVIDIA RTX A2000/A4000 GPU + 32 GB RAM）
- 光學設計：環形光（整體照明）+ 同軸光（金屬零件反光抑制）+ HDR Multi-exposure；視野涵蓋整個組裝面或套件盒
- 觸發機制：產線光電開關觸發 Strobe LED 凍結畫面（曝光 50-200 μs）
- 通訊介面：PROFINET / Ethernet/IP / Modbus TCP 與產線 PLC + MES + 機械手臂控制器對接
- 影像追溯：NG 影像 + 缺件位置 + 零件類別 + 批號 + 時間自動歸檔，符合 IATF 16949 § 8.5.2.1 追溯
演算法組合：
- ViDi Locate（物件定位）：學習零件位置與方向，單張影像同時辨識多個零件（5-50 個）
- ViDi Classify（監督式分類）：分類零件種類，避免錯配
- PatMax 形狀對位：µm 級精度量測零件位置偏差
- 規則式齊全度檢查：ROI 內零件計數，符合預設清單即 OK
商業價值
- 檢測準確率提升：88-92% → 98-99.5%（+6-11.5 pp），OEM / ODM 客訴消除 85% 以上
- 檢測速度：10-15 秒/件 → 2-3 秒/件（3-7 倍）
- 產能釋放：自動化檢測釋放 2-3 名 QC 人力
- 客戶關係保護：IATF 16949 audit 文件齊備，OEM / ODM 客戶供貨資格穩固
- ROI 回收：依產線複雜度 6-15 個月回收期
組裝 / 套件揀貨 AI 檢測的失敗模式分析
機電組裝 / 套件揀貨 AI 視覺檢測在產線的失敗模式可歸為四類。第一，多零件遮擋與光源 — 組裝完成面或套件盒內零件互相遮擋，單一視角可能無法覆蓋所有檢測項，需多角度補拍或多光源時序切換。第二，多 SKU 套件配方建立的工程量 — 5-15 種套件規格各需獨立 ViDi 模型 + PatMax 模板，配方建立週期 2-4 週需分階段。第三，零件外觀變異 — 同零件不同批次外觀 / 顏色變異，POC 階段需收齊變異樣本作訓練。第四，GPU 算力與推論節拍 — ViDi Locate 多零件辨識單張 100-300 ms，高速產線需評估 GPU 算力 + 多相機平行配置。
降低失誤的工程實務：POC 階段須收齊邊界樣品（零件輕度遮擋、邊界角度、不同批次外觀）作為訓練資料；光源 over-design 30-50%；定期維護每月清潔鏡頭與光源、每月抽樣對照 AI 判斷；IATF 16949 對追溯的要求由整合方主導，VSK 提供視覺端的辨識率穩定度與量化報告。
為什麼選擇 Cognex PSI 系統整合商
機器視覺導入的成敗，遠超過「相機規格表上的數字」。VSK 威視康累積在台灣機電設備 / 汽車 / 食品飲料 / 製藥製造業 10 年以上的整合經驗中，反覆觀察到三個關鍵失敗點：第一，沒做 POC 直接買 ViDi 軟體授權，部署後才發現多零件遮擋判定不穩、節拍跟不上、邊界樣品判定不穩。第二，GPU 算力規格不足，產線上線後推論時間超出節拍。第三，視覺與機構 / I/O 分工模糊，整合方對 PROFINET / EtherNet/IP + ViDi 推論結果回傳 PLC 通訊規格不熟悉導致延宕。Cognex PSI（Premier Solution Integrator）認證的訓練重點，正是上述三項。
導入後的服務模式：VSK 設備保固 1 年（自出貨日起算），教育訓練依專案客製。
相關常見問題（連到完整解析）
- 機器視覺方案投資成本？ — 設備、整合、ROI 試算指引
- Cognex 視覺系統導入要多久？ — 2-12 週分階段時程詳解
- VSK 設備保固與服務範圍？ — 保固 1 年、原廠送修、技術支援細節
- Edge Learning / ViDi 需要多少訓練樣本？ — 5-300 張起步、樣本收集要點
- 視覺系統 PLC 整合？ — PROFINET / EtherNet/IP / Modbus 通訊配置
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延伸閱讀
本案例涉及之 機電設備自動化組裝 / 套件揀貨 AI 視覺檢測、Cognex VisionPro ViDi、ViDi Locate / Classify、IATF 16949、ISO 9001、智慧工廠相關方案，VSK 威視康可依現場提供 Cognex 設備選型建議。機電組裝視覺自動化導入請來電 +886 2-8809-3200。
