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從讀懂一只指針表開始　山宏「膠囊化」工業視覺加速傳統設備數位轉型

撰編：黃厚勳採訪/許雯媛整理

最後更新時間：8月 | 26日 , 2026

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專家

山宏公司朱奕全

在數位轉型已成為製造業共同課題的今天，真正走進工廠現場後，你仍然會發現大量設備停留在類比世界。從電表、水表、壓力表，到機台上的旋鈕、指針、燈號與狀態面板，許多設備已穩定運作十年、二十年，甚至更久。若只為取得數據便全面汰換設備，往往會牽動既有製程、控制系統與龐大改造成本。山宏公司經理朱奕全認為，這類型的傳統設備正是工業視覺最具實際價值的切入點，而山宏近年持續開發的「膠囊化」工業視覺架構，便是希望降低這類數位化導入門檻。

從台電五環表開始，把讀表邏輯寫進程式
朱奕全表示，工業儀表辨識看似只是把指針位置轉成數字，實際上遠比想像複雜。不同儀表的起始點、終點、刻度方向、數值範圍與計算規則都可能不同，有些採線性刻度，有些還涉及對數關係。即使同樣是指針式儀表，也可能存在完全不同的判讀方式。

因此，山宏把「人怎麼讀表」逐步轉成「電腦怎麼讀表」。目前一般圓形指針表只要框定錶盤範圍，設定中心點、最低與最高刻度，再輸入最大、最小數值，系統即可換算指針讀值。台電五環表則已能在使用者框選範圍後，自動搜尋五個錶盤並依照既定規則進行判讀。

然而，隨著支援的儀表愈來愈多，山宏很快發現，若每新增一種設備就重新修改整套程式，系統會愈來愈難維護。這也促使朱奕全將原本的功能逐步拆開，發展出「膠囊化」的軟體架構。

一顆膠囊就是一種能力
朱奕全形容，膠囊化的核心概念就是模組化與解耦。系統本身保留一套共用框架，各種辨識能力則拆成獨立模組，每一種儀表、每一項影像處理功能，甚至每一種資料輸出方式，都可以視為一顆膠囊。當客戶提出需求時，既有功能可以直接載入使用；若遇到新的儀表或特殊條件，再新增對應膠囊即可。這樣的好處，在於不同專案不必每次都從頭開發，也能降低修改其中一項功能時，牽動整套系統的風險。

山宏後續也把「輸出」納入膠囊架構。工業客戶後端環境差異很大，有些需要串接影像管理平台，有些使用SQLite，有些要求JSON檔，也有客戶希望將結果送往Google服務或其他既有系統。不同軟體甚至可能因版本更新而改變API規格。將輸出方式獨立成膠囊後，同一個辨識核心就可以依照客戶需求，選擇不同的資料出口。

影像前處理也採取相同做法。HSV色彩處理、高斯濾波、二值化等Filter，都可以依據現場光線、顏色與物件特性自由組合。從影像前處理、辨識核心到資料輸出逐層拆分，讓一套軟體能夠快速套用到不同工業場景。

工業視覺的價值，在於讀值之後還能做什麼
朱奕全特別強調，把指針轉成數字只完成了第一步。若系統最後只是把原本的類比表轉成螢幕上的數字，對工廠而言，效益可能只停留在減少人工抄表。真正具有價值的地方，是這些數據被取得後，能否進一步儲存、比對、判斷與形成流程。

因此山宏逐步加入邏輯分析能力，可以設定大於、小於、等於、包含、AND、OR等條件，把不同數值交叉比對，再轉成現場人員容易理解的Pass或Fail。為降低操作門檻，系統也加入圖形化流程設計，讓使用者以流程圖方式建立判斷條件。現場操作人員進入Kiosk模式後，只需要看到目前數值與正常、異常結果，不必接觸複雜設定。

這套架構目前已延伸到條碼比對、輪流抄表、燈號判斷與品質檢測等應用。以LED燈號為例，工業設備常有亮、滅、閃爍三種狀態，若只依單張影像判斷，很可能在閃爍熄滅瞬間誤判。因此系統需要累積一至數秒影像，再從時間變化判斷真正狀態。這類判斷邏輯同樣能被製作成膠囊，往後便可重複套用。

另一項正在評估的應用，是汽車相關產品的品質檢測設備。單一檢測站可能涉及70多項檢查，包括指針位置、燈號亮滅、燈光顏色與區域狀態，還需要與車用CAN通訊整合。山宏目前多數單項視覺能力都已具備，下一步的重點，是如何把CAN指令、預期狀態、影像結果與整體檢測流程串在一起，形成一套現場人員也能自行操作的系統。

CV優先，降低算力與訓練負擔
在技術選擇上，山宏目前優先採用Computer Vision（CV）處理能以規則解決的問題，再視需要導入神經網路。朱奕全認為，固定攝影機觀察固定設備時，錶盤位置、角度、顏色與幾何特徵都相對穩定，許多工作可以透過CV完成，沒有必要全部交給深度學習模型處理。

這也讓系統可以降低對高階GPU與大量訓練資料的依賴。山宏早期曾評估NVIDIA CUDA相關方案，後續逐步轉向Intel OpenVINO，並從大約V7開始統一軟體架構，目前已發展至V9。朱奕全坦言，膠囊化真正困難的地方在於標準化，每一個模組之間的資料格式、呼叫方式與授權問題都必須先處理好，否則模組一多，仍可能彼此影響。因此系統在發展過程中曾數度重新設計。

未來V10也規劃進一步開放對外API，讓辨識結果更容易串接MES、ERP、影像管理平台或其他客戶既有系統。當膠囊從單純的內部軟體模組，逐步轉成可由外部系統呼叫的服務，山宏的工業視覺架構也將具有更大的延伸性。

讓舊設備先具備數位能力，再談智慧化
對許多傳統工廠而言，全面更換設備的成本可能高達數百萬甚至數千萬元，但舊設備本身依然可以正常運作。透過視覺方式在既有設備外部增加一層感知能力，就有機會先將原本只能由人眼判讀的資訊轉成數據，再逐步加入儲存、分析、告警與流程控制。

這也是山宏「膠囊化」工業視覺最值得關注的地方。它的核心價值不在於建立一套涵蓋所有場景的大型AI系統，而是把每一種可重複使用的能力拆開，讓工廠依照實際需求逐步組合。需要讀表，就加入讀表膠囊；需要燈號判斷，就載入燈號模組；需要輸出到特定平台，再選擇相對應的資料介面。

工業現場的設備種類與需求很難完全標準化，數位轉型也很少能一次到位。對這類市場來說，如何讓舊設備以較低成本逐步產生可被儲存、判斷與利用的資料，往往比單純追求更複雜的AI模型更具實際意義。從一只指針表開始，山宏試圖透過膠囊化架構，把工業視覺從單點辨識工具，逐步發展成能隨現場需求擴充的數位化工具箱。

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