嗨！各位i創科技迷們，你知道嗎？看起來堅不可摧的金屬製品，其實也會有「內傷」！沒錯，就像人類一樣，有可能外表看起來完好無缺，但身體內部有小小病症或瑕疵，是肉眼看不出來的，金屬的內部也可能藏著小小的裂縫或瑕疵。想像一下，如果這些「內傷」的金屬被用在汽車剎車系統這樣的重要部件上，後果可是不堪設想呀！以前要找出這些「內傷」問題，通常得靠人工檢測，不僅耗時耗力，還很容易出錯。在這個缺工的時代，要找到合適的人才真是難上加難！如果能把這個抓錯工作交給AI，那有多好？
今天，我們來聊聊工研院的一項超酷黑科技—「AI音頻非破壞式檢測技術」！這項技術可說是金屬界的「聽力博士」！它可以透過聲音，直接聽出金屬內部的秘密，找出那些藏在表面下的小小裂縫。這項技術已經應用在臺灣最大的本土粉末冶金廠-旭宏金屬，用來檢測特斯拉電動車的剎車零組件。令人驚豔的是，這項技術成功將檢測準確率從85.12%提升到98.44%，這可不是小數字，足足提高了13%以上！不僅減少了後續加工及產品報廢損失，還創造了超過台幣五千萬元的經濟效益。也意味著一些不良品在進入市場之前就被篩選出來，避免了可能的重大事故。究竟這個技術是怎麼運作的呢？到底有多麼神奇！？
聲音也能檢測金屬？AI技術讓不可能變為可能
聲波其實可以觀測到非常多細節，比方我們在挑選水果時，會透過拍打水果聽聲音，判斷這顆西瓜甜不甜、或是多不多汁！工研院機械所智慧工廠系統整合技術組的王俊傑組長跟我們分享，這項技術也是利用這樣的原理，蒐集大量的聲音數據，檢測好的、與壞的金屬音波，再將這些大數據匯入AI模型來訓練AI辨識金屬的「好壞」。這些數據包含了好的和壞的金屬音波，數據進來要先通過AI進行訊號清洗、特徵取得，要精粹出對的資料，最後訓練AI模型，達到自動辨識金屬內部缺陷的功能，檢測的準確度和效率因此大大提升。
臺灣最大本土粉末冶金廠旭宏金屬為了提升產品良率，與工研院研發團隊一起合作開發「AI音頻非破壞式檢測技術」。研發的過程中，最困難的是工程師一開始需透過逐一檢驗，看訊號是否有異，若發現有瑕疵的部分，就馬上切開產品，檢驗是否有「內傷」、「瑕疵」。再把這個壞訊號，當作異常訊號，學習把他歸類為壞數據，蒐集完樣本才能製作成模型。但因為旭宏高品質製造，粉末冶金的良率都很高，等於幾乎每個產品都是資優生！很難拿到不好的樣本，超過99%以上都是好的產品，不好的產品比率很低，因此研發工程師檢測工作就像大海撈針一樣，要去當很精細的糾察隊，反覆切開產品，比對好的、不好的，判斷品質好壞。
實際操作中，只需要一個小小的麥克風，搭配自動化的敲擊動作，就能接收到產品釋放的聲音訊號。然後，透過AI分析這些聲波，判斷產品內部是否存在瑕疵。這就像我們在買水果時，用手輕敲來判斷它的品質一樣簡單。過去這樣的檢測通常得靠人工來完成，但現在，只要有了這套AI系統，整個過程都能自動化，省時省力又可靠。
傳統 VS 現代技術：AI檢測讓金屬內傷無所遁形
你可能會好奇，過去我們是怎麼做這些檢測的呢？據旭宏金屬的連家毅副總經理介紹，以前要發現產品的「內傷」，大多數時候得靠人工目視檢查。這就像是拿放大鏡看一顆顆零件，費時又容易漏掉問題。後來有了人工敲擊測試，通過聽音來判斷內部是否有裂縫。然而，這些方法不僅耗費大量人力，而且準確性也不高。如今，工研院的這項AI技術大大改變了這一切。通過機械手臂和AI的結合，這些檢測過程得以自動化，大大提升了效率和精度。
經濟效益與減碳：AI技術的環保與經濟雙贏
不僅如此，這項技術還帶來了可觀的經濟效益和環保成效。導入這套技術後，旭宏金屬成功節省了50%的時間和人力成本，減少了後續加工及產品報廢損失，實現了年減碳約433噸二氧化碳當量（CO2e）的目標，創造了超過新台幣五千萬元的經濟效益。試想一下，如果沒有這套AI系統，那些無法檢測出的「內傷」可能會導致產品整批報廢，那可真是損失慘重！
打入特斯拉供應鏈的背後：AI技術助攻
更令人興奮的是，這項AI技術還幫助旭宏金屬成功打入特斯拉的供應鏈。旭宏金屬為特斯拉提供關鍵的剎車零組件，而工研院的這項技術在確保產品品質方面發揮了至關重要的作用。除了音頻AI技術，他們還與工研院合作開發了一套全尺寸自動量測系統，這套系統幫助旭宏在冶金毛細孔檢測方面克服了許多技術難題。
整體來看，透過AI技術的導入，不僅提升了生產效率，還改善了產品品質，讓旭宏金屬在激烈的市場競爭中脫穎而出。這也是為什麼數位轉型對於像粉末冶金這樣的傳統產業如此重要的原因。藉由技術創新，他們不僅提升了生產流程的穩定性，還確保了產品的高品質。
這次小編的科技報報就到這裡啦！看完是不是對AI技術在工業應用中的潛力有了更多的認識呢！？未來，隨著技術的不斷進步，我們可以期待更多這樣令人驚嘆的應用場景，讓我們的生活變得更加安全、高效和智能。期待下次再跟大家分享更多有趣的科技故事！
