大專校院資訊應用服務創新競賽 元智大學奪4獎項

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元智大學表示，製造業為台灣的重要產業，在數位轉型之下，導入AI技術解決問題成為趨勢，元智大學資工系老師林家瑜帶領學生參加「第26屆大專校院資訊應用服務創新競賽」，從「產品瑕疵檢測、檢測效能及檢測資料安全」三個面向討論企業面臨的問題，建置模型，提升產線上的瑕疵檢測效率及資料安全性，結果脫穎而出獲得各2項全國第一名、全國佳作。

元智大學表示，「自動光學檢測(AOI)結合邊緣裝置之應用」獲得耐能邊緣運算AI運用組全國第一名。由資工系黃湘庭、邱子珆同學共同開發。企業將瑕疵檢測模型建置於雲端，使用模型時須將資料上傳雲端，將造成延遲，且有資料外洩的疑慮，因此同學們將AOI瑕疵檢測模型輕量化剪枝，使得模型體積縮小75%，並佈署於「耐能棒」邊緣裝置，完成一個「瑕疵便辨便App」上架於耐能KNEO平台，此APP辨識瑕疵的準確度不僅可達98%，在邊緣裝置上的模型運算速度仍能比建置於伺服器時提升約1.5倍。

「圖像混淆應用於工業自動化檢測」獲得資訊應用組全國第一名。此作品由老師林家瑜與老師陳昱圻指導資工系陳顥元、葉伃真、呂琳萱三位同學共同開發。在製造過程中，產品被擷取影像進行瑕疵檢測，若駭客進行模型逆向攻擊，將可還原出原始圖像洩漏產品資訊，對企業造成相當大的傷害，因此同學們設計圖像混淆算法，使人眼無法分辨該資料的內容，而模型依然能學習到相應特徵進行分類，有效杜絕駭客透過逆向攻擊取得輸入資料，避免產品內容外洩，影像做完混淆後，模型依然有91%的瑕疵辨識準確率。

「深度學習之通用化銲錫瑕疵檢測系統應用於工業AOI圖像辨識」，由老師林家瑜指導資工系龔家雋、陳怡蓁、葉詩棋、薛辰昇同學進行開發，在此次競賽中獲得資訊應用組佳作，解決企業在瑕疵檢測時誤報率過高的問題，此系統只需要「少量的」瑕疵影像就可建置銲錫瑕疵檢測模型，對焊接點進行正常及7種瑕疵的分類，準確率達95%，讓企業可輕鬆蒐集資料就能引入瑕疵檢測模型。率。林家瑜說，資安問題日趨嚴重，製造業也難逃魔爪，此作品展示了保護產線資料的可行性，幫助企業進一步思考引入AI技術時的資料安全議題。

元智大學指出，「天眼」則獲得資訊應用組全國佳作，此作品由老師陳彥安指導陳正穎、鍾崴光、林品凡、林璟翔、王藝喬、曾雅詩共同開發。為回應政府推廣的「交通安全月」，此專題在樹莓派結合OpenCV與IoT，影像辨識路口行人狀態，並加入附近靠近車輛資訊，判斷是否有即將發生的危險，進行警告通知，透過此專題汽機車能夠慢看行，行人停看聽。陳彥安說，馬路如虎口，在十字路口中行人與汽車駕駛容易沒注意到對方發生車禍，因此同學應用物聯網課中學習到的知識開發應用，希望能夠增加路口的安全，減少事故發生。