鴻騰精密科技利用影像辨識技術來提高品管水準。
鴻騰精密科技（Foxconn Interconnect Technology，FIT）生產出的聖誕節禮品，準備好要讓眾人驚呼。
原因在於 FIT 將於工廠生產線加裝人工智慧檢測系統。FIT 早就開始部署人工智慧，用來對製造作業中的零件和工具進行自動化高精度檢測活動。
此舉一來能提高生產能力，又能在今年的銷售旺季到來前提高設備品質。
鴻騰精密科技的母公司富士康，生產全球四成的消費性電子產品。
產業利潤受到擠壓
大規模生產製造的電子產品毛利率緊縮與激烈競爭下，迫使台灣的製造商不得不尋求新的方法以維持領先地位。
在接受 Capgemini 顧問公司調查的大型製造業者高階主管裡，超過半數表示他們在過去五年裡已經投入一億美元以上的資金來興建智慧工廠。而據這間顧問公司估算，智慧工廠可替一般汽車製造商的利潤帶動成長近兩倍之譜。
將人工智慧用於檢測作業
FIT 領先同業，近期在射出成型產線部署了人工智慧檢測系統，打算到2019年將三成的產線都部署人工智慧檢測系統。
這間製造業龍頭想要利用人工智慧技術，解決訓練有素檢查員的缺工問題，最終讓這些專業技術人員去執行更有價值的品保工作。
富士康董事長郭台銘公開表示，人工智慧計畫代表了鴻海「從傳統製造業進行轉型」的機會。這些作為旨於降低成本、提高效率，為客戶提供更好的結果。
有 GPU 助力的製造活動
FIT 訓練該公司的卷積神經網路來辨識零件的十幾類瑕疵情況，該公司的資料科學家一開始將每種瑕疵情況的六百張圖片投入神經網路，而神經網路不斷使用工業攝影機拍攝到的影像進行學習，在取得更多資料的情況下不斷提高系統的精準度。
NVIDIA HGX 與 DGX 系統協助 FIT 因應資料數量達數百 TB 的需求，以在該公司的私有雲端環境裡訓練人工智慧檢測模型。FIT 還在廠區現場安裝了我們的 DGX Station，不間斷地進行訓練和推論作業，另外安裝了 Jetson TX2 模組，以更低的價格來擴大檢查涵蓋範圍。
「NVIDIA 出色的運算能力，使得 FIT 的人工智慧檢測能力精準度超過 95%，接近專業人員檢查的品質和效率水準。」FIT 技術長王卓民（Joseph Wang）說。
將 GPU 用於檢查 CPU 插槽
FIT 的 CPU 插槽射出成型機（左圖）裝有五架攝影機，以在該公司精密製程所生產出的數百萬個完美品質零件裡，找出一毫米的瑕疵。
該公司表示在製程中要追蹤這些瑕疵是一項艱鉅的任務。使用 CPU 的話，深度學習無法派上用場，所以需要使用 GPU 加速技術。
FIT 對於自家的人工智慧技術有著遠大的目標，避免瑕疵品出貨只是第一步，最終目標是在製程中使用人工智慧技術將品質提到最高水準，進而提升成品產量。
「我們旨在減少退貨，品質無瑕實是主要目標，這是我們更遠大計畫的第一步。」王卓民說。