【小米智慧投影機 2 值得買嗎？】

>>> 先說重點：

1. Netflix 重度玩家可以買，系統支援度和顯示能力都夠。
2. 露營玩家不要買，這台是給你放在定點的，沒電池續航。
3.多角度對焦投白牆滿適合的，但是還是建議買個 NT$1,000-NT$2,000 的布幕，也算合用。
4.看的時候一定要關燈，亮度高並不等於開燈看...

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規格重點和價格分析在下面：

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<<顯示分析>>
投影機先看 亮度、對比度、色域
原理：LED 燈 + DLP 原理 （沒標示 DLP 晶片尺寸)
亮度：ANSI 500 流明
色域：除了 RGB 三色 LED 還多了額外的 B 藍光一色 色域擴展到 154% Rec.709
對比：不曉得...要眼見為憑了
解析度：1,920 x 1,080 就是 1080P 這個也很不錯

= 解說 =

看亮度和色域，有能耐可以播好 SDR 影片，就期待對比可以好一些。DLP 的 DMD 晶片等級光看解析度看不出來，必須看尺寸，像是先前募資一把風的峰米 Dice 是 DMD 0.33 吋，但其實 0.23 吋也可以做成 1080P ，不過具體成像還是有差異。

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<<系統和接孔支援>>

系統：Android TV 9 + Netflix 原生支援
接孔：1 x HDMI 2.0 in、1 x USB 2.0、1 x 3.5mm 音源輸出
容量：2GB DDR3 +16GB eMMC

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無線連接：
藍牙：支援 5.0
網路：支援 802.11a/b/g/n Wi-Fi 2.4GHz/5GHz

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= 解說 =

最棒的當然還是原生支援 Netflix ，可以說絕大部分的內容都是 SDR 1080P 完整支援。要特別注意的是 HDMI 支援 4K HDR 輸入，但不代表它能播 4K HDR ，只是會讓畫面降為 1080P SDR 。

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支援雙頻 Wi-Fi 代表連線能力不錯，而且因為系統是 Android TV ，所以也支援 Chromecast 投放，因此在連動的支援性相當好。應該也不少人已經擺脫「看小米 XX 就是要看對岸內容」這種刻板印象。

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<<音效>>

揚聲器：2 x 5W
解碼：Dolby Audio (Dolby Digital)

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= 解說 =

喇叭部分就堪用，兩顆 5W 是大部分電視跟微投影機的配備。杜比部分就看看就好，正常解碼能力，另外在官網備註有寫到這台是給他們音箱系列調音師王富裕調校，我是不知道調了什麼，要聽聽才知道了。

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<<投放機能>>

對焦：多角度梯形校正 (垂直/水平)
投射比：1.2:1 換算就是螢幕的寬度 * 1.2 就是投放距離
60 吋 / 147cm 距離 ｜ 100 吋 /265cm 距離｜ 120 吋 /292cm 距離

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= 解說 =

投放部分讓人驚喜的是具備水平梯形校正
另外 1.2:1 的投放比就是這個尺寸 DMD 晶片的正常發揮
簡單講起來就是 1.5 公尺投 60 吋 / 3 公尺投 120 吋
不過如果你使用梯形校正 因為會犧牲畫素
就建議不要投到 120 吋那麼大

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<<其他機能>>

喇叭：不能當藍牙喇叭
電池：沒有內建電池

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<<總結>>

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售價 NT$14,995 符合它的規格定位，但不一定算特別便宜。你加一點錢可以買到 Acer 4K 的 H6815BD ，晶片更大亮度更高而且原生 4K。或者加少一點可以買峰米 Dice ，可以攜帶亮度更高，晶片也確保是 0.33 吋。

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另外投影機的儀式感比較重，因為需要關燈、開機、大家沈浸在電影裡。不像是電視看一看就關，你會覺得很煩。所以看看自己是不是那種看影片會一次看完的那種，再來決定要不要買投影機。

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<<後話>>

微型投影機的選購方式我們都做在 BenQ GV30 這支影片，GV30 優點在於可分離的 4K HDR 電視棒以及 16W 可單獨藍牙連線的揚聲器。如果按照原價 NT$17,900 ，那作為投影機競爭力就不大夠。不過如果有特價活動時就很不錯。

>> https://youtu.be/eWPxWMarEW4
#小米投影機 #小米 #微投影機 #伊森碎念 #無機之談2

彩色電子紙來了！除了電子書閱讀器外，在物聯網的應用場景更廣泛

HaopengHaopeng 發表於 2021年6月22日 09:00 2021-06-22

彩色電子紙來了！除了電子書閱讀器外，在物聯網的應用場景更廣泛

一般大眾對於電子紙的認識，大多來自電子書。這幾年許多電子書閱讀器投入台灣的市場，讓大家對於電子書閱讀器所使用的電子紙有了更多的了解。但電子紙能做的事情，不是只有電子書閲讀而已，而是試圖要取代紙張。

現在全世界每分鐘大約消耗了2千萬張A4大小的紙張，換算下來大概是100公噸的重量；而每生產1公噸的紙張，需要20棵生長20-40年，直徑16公分，高8公尺的樹木。從這簡單的數字中，我們大概就可以看出人類因為紙張的需求對於森林的砍伐有多麼嚴重。

20多年前個人電腦剛進入消費市場時，「無紙化辦公室」這個口號喊的震天嘠響。但20多年過去了、人類對於紙張的使用則是有增無減；手寫時代寫錯字大多用修正液修改，沒人想花時間再重抄一份；但到了電腦時代，哪怕只錯了一個字就可能電腦修改完後重新再列印一份，這導致紙張的使用不減反增。

不過隨著電子紙技術的進步，現在有可能可以朝著「無紙化」再前進一步。現在的電子紙的發展有什麼值得我們關心的嗎？

電子紙特性：反射式和雙穩態

電子紙的技術有很多種，像是電泳式、液晶型、微機電型.......等。但目前技術最成熟，商品化最成功的，就是元太科技電泳式電子墨水技術，目前超過九成的市場佔有率。

電子墨水是一種液態的材質，在這些液態材料中懸浮著成千上萬的微膠囊，每個微膠囊的大小差不多等於頭髮的直徑。然後將這些「墨水」透過開發的技術「印刷」到相關的介質表面，再貼覆上薄膜電晶體（TFT）電路，經由驅動IC控制，形成像素圖形。

一般大眾覺得電子紙有二大好處，分別是「護眼」和「省電」，而這就有依賴電子紙的「反射式」和「雙穩態」這兩個特性。

反射式讓電子紙和一般紙張一樣，需要有外在光源才能透過反射看見畫面，所以可以在戶外和陽光閲讀，成像後畫面不閃爍的特性也和紙張一樣，因此長時間閲讀眼睛比較不疲勞。而雙穩態則只有在元件被驅動時才會耗電，成像後顯示的靜態畫面並不使用電力，直到下一次更換顯示畫面時。簡單的說就是「持續顯示不耗電」。

雙穩態省電

我們所熟知的黑白電子墨水的面板中，會幾百萬個微小的膠囊，每個膠囊裡都有帶負電的白色電子墨水粒子和帶正電的黑色電子墨水粒子，利用正負相吸的原理，當電場接通時，對應的黑色粒子或白色粒子，就會被吸附到面板的頂端，我們就可以在面板上看到黑色或白色。

利用這種方法，就可以在面板上排列顯示出我們所需要的文字或圖形。而一旦電子墨水排列固定後、就不需要使用電力，一直到下一次需要更換排列時墨水粒子，因此電子紙螢幕比起LCD的螢幕省電許多。一般說來，電子書閱讀器，在特定條件甚至使用長達14天，這是一般利用手機閱讀辦不到的續航力。

反射式護眼

電子紙並不主動發光，所以你想看淸楚電子螢幕上所呈現的畫面，需要外在的光源，如同一般的書籍一樣。因此說電子紙護眼，其實是相對於LCD螢幕而言，因為LCD螢幕有個背光模組持續的發光，當你看電腦或手機螢幕時，光源是直射你的眼睛，因此有些人長時間看電腦或手機螢幕會覺得眼睛容易疲勞，加上光譜中最短波長最高能量的藍光問題，讓需要長時間閱讀人會選擇使用電子紙的產品。

現在的電子書閱讀器都有閱讀燈的設計，這在早期的產品上是沒有的。早期的電子書閱讀器就如同真正的書本一樣，沒有外在光源就沒法看，但這顯然會讓電子書閱讀器的使用場景很受限，因此後來的電子書閱讀器才加上了閱讀燈的設計。

但電子書閱讀器的閱讀燈並不是像LCD一樣加上背光模組，而是在螢幕的上方加上燈光照射，如同打開桌燈一樣，是反射式的。所以相較之下，對長時間閱讀的人來說，眼睛會比較舒服一點。

彩色電子紙：Kaleido及E Ink Spectra

彩色電子紙的發展已經有許多年的歷史，但一般大眾也大多是因為彩色電子書閱讀器才開始注意到彩色電子紙。長期以來電子書閱讀器只能顯示黑白的畫面，對於雜誌或是食譜之類的書籍來說顯然是不夠的，因此不斷的有讀者希望能夠推出彩色的電子書閱讀器。

而這二年，也開始有使用彩色電子紙的閱讀器出現在市場上，但因為顯像原理的關係，解析度從黑白的300 PPI下降到100 PPI，因此看起來就沒有黑色電子紙那麼細膩。一般會需要彩色電子紙的閱讀環境大多是雜誌這種有許多照片的版式書籍，因此需要更大尺寸的螢幕。但大螢幕加上低解析度，在閱讀上就會是場災難，因此市面上目前的彩色電子閱讀器目前大多以小尺寸居多，除了成本的考量外， 螢幕的解析度也是重要的考量。

但彩色電子紙技術出現擴大了電子紙的應用空間，讓電子紙不再侷限於閲讀的環境，而可以更進一步的和物聯網結合。目前元太的彩色電子紙主要有Kaleido、E Ink Gallery和E Ink Spectra這幾個系列。

Kaleido

Kaleido微膠囊電泳技術呈現彩色的方式是在黑白粒子的上方，再加上一層RGB的彩色濾光片（CFA）技術，透過光線的反射來呈現不同的顏色，再利用RGB這3原色來混合出其他的顏色，最高可以呈現4096的色彩，灰階的部分則是16階的灰階顯示。新的Kaleido Plus彩色濾光片則比前一代的Kaleido產品更輕更薄。

但因為必須透過光線的反射才能呈現出色彩，所以在使用彩色電子紙的產品時，前光都必須開足，反射出來的顏色才會愈淸楚。因此在閱讀彩色電子書時，閱讀器的閱讀燈基本上都必須打開，很多使用者甚至都會把閲讀燈開到最亮。

E Ink Spectra

Spectra的色彩呈現方式則和Kaleido不太一樣，Kaleido是在黑白粒子上再加上彩色濾光片，但Spectra微杯電泳技術則不使用彩色濾光片，是在原有的黑白粒子外再加上不同顏色的粒子來呈現色彩。

E Ink Spectra 3000在原有的黑色和白色粒子之外，再加上紅色的粒子，是一款三色電子紙；而Spectra 3100則會在黑、白、紅外，再加上黃色的粒子，是一款四色電子紙。

Spectra透過電壓的控制讓不同顏色的粒子出現在面板的上方，排列出需要的圖案。但因為不像Kaleido需要透過彩色濾光片的反射，反應出來的是粒子的純色，顏色的飽合度會更好，同時4個顏色的粒子混合後、可以呈現多種顏色，所以適合用在廣告或大型海報。尤其紅色和黃色顏色非常鮮明，也很適合應用在零售業的環境。

電子紙新應用：零售智慧化

電子紙除了我們所熟知的電子書閱讀器，隨著IoT的興起，電子紙有了更大的應用空間。網路電商興起後，如何推動零售智慧化，讓線上、線下有更多的整合一直都是店家思考的方向。電子商務標錯價錢的事件層出不窮，當實體賣場遇到特價時，更換價格標籤則要花去大量的人力和時間。

去年因為疫情的關係必須減少人和人的接觸，員工也儘量輪班上工，因此人力更為吃緊。在這種情況下，之前已經裝設了電子標籤的店家，開始享受它所帶來的好處，可以把寶貴的人力使用在服務客人等其他更有意義的地方。

貨架的電子標籤

台灣便利商店的密度之高，應該是全球之冠，以今年二月的統計數字來看，台灣有12,093間的便利商店。台灣便利商店的店員之能幹大家有目共睹，要結帳、補貨、應付各種繳貴，但其實更換貨架上的標籤，是很瑣碎的工作，也花去許多時間。

以一個有六萬個品項的大賣場為例，平均有20％的品項每二周就會輪流的降價促銷，這意味著工作人員經常性的要為12,000個品項更換售價標籤，然後等到促銷結束，又要更換回來。每次更換標籤就需要花去6個小時的時間。

除著去年的疫情升溫，許多零售業儘量減少工作人員到店，以減少感染的機會。在這樣的情況下，許多零售業開始使用電子標籤來減少無謂的人力耗損，希望能把寶貴的人力拿去對客戶做更好的服務，而不是更換標籤。

每個電子標籤都會有一個獨立的識別碼，控管系統可以一次對每一張電子標籤的內容個別修改和調整。不僅大幅度的縮短更換標籤的時間、也減少人為作業可能產生的錯誤。

運送箱的物流標籤

電商這幾年的成長一直都很迅速，去年開始的疫情讓許多的使用者更選擇電商的服務。但大量的紙箱也造成紙張的浪費。歐盟規定從2030年，所有的紙箱都要能夠再重覆利用，許多的廠商也在材料改良和商業模式在做調整。但目前唯一還沒有辦法解決的，就是貼在運送箱上的物流貼紙。除了不利於重覆使用外，物流人員清理箱子上的殘膠也要花費大量的力氣。

目前大部分的物流貼紙仍然都是紙質的貼紙，沒法重覆使用。但使用電子紙的物流標籤可以解決物流標籤重覆使用的問題，而且電子標籤結果其他的感應器後，可以即時得知物品的位置；甚至收貨後，只要按個按鈕就會自動通知相關人士去取回箱子

E Ink能否替代LCD螢幕？

雖然E Ink主要的目標是取代傳統紙張，但對於一般的使用者來說，難免會拿來和常見的LCD螢幕做比較。既然電子紙有護眼的特性，對於上班時需要長時間盯著螢幕看的工作者來說，如果把電腦用的螢幕換成電子紙的產品，不是更好嗎？

但是E Ink因為技術原理的關係，螢幕更新速率沒有那麼快，所以大家最常接觸的電腦螢幕和手機螢幕大多是使用LCD的產品。但是其實仍然有少部分的廠商開發了使用電子紙螢幕的手機和電腦螢幕，但其實都比較像是概念性的產品，較少被大眾所接受。

最早推出E Ink手機的是2010年的俄羅斯手機YotaPhone，它是一款雙螢幕手機，手機的一面使用LCD螢幕，另一面則採用E Ink。這款手機的銷量並不出色，2016年開始轉入中國發展，並在2017年推出YotaPhone 3，但是仍然沒有什麼起色，Yota在2019年宣布導閉。

不過E Ink手機的概念開始有幾家中國廠商推出，像掌閱推出過4G的電子墨水手機，而海信更是在去年推出使用彩色電子紙的5G手機，也有廠商推出電腦使用的電子墨水螢幕。雖然電子紙的反應速率仍然比不上LCD螢幕，但現在有廠商推出25.3吋的電子紙顯示螢幕，透過粒子調控技術，讓反應速度大幅加快甚至可以播放動畫，雖然仍然不及LCD來的快，但已經相當適合文書與程式開發者使用，對於有乾眼症的患者來說更是一大福音。

雖然說現在的電子紙也有閲讀燈的光線設計，不同於LCD的背光的直接照射，電子閲讀使用的是「前光」也就是光線是從上方照射電子墨水層，再依靠反射來呈現。因此即使是內建了閲讀燈的裝置，它仍然保有了護眼的特性。

但整體來說，在播放影片或是需要快速反應時，E Ink還是比不上LCD，但反射式的特性，讓使用者在長時間使用時，眼睛會舒服一些。



電子紙未來應用更廣
電子紙並不是個新科技，它發展的時間幾乎和電腦一樣長，有30年的歷史了。在這段時間中，一般民眾習慣於電腦螢幕和手機螢幕，電子紙常被拿來和LCD做比較，反而突顯不出電子紙的特點。

Amazon 於2007年底推出第一款的Kindle之後，電子書閲讀器輕薄容易攜帶、可以儲存大量的書籍和省電可以長時間閲讀的特性讓電子紙開始被大眾認知。2017讀墨推出台灣第一款本土自製的電子書閲讀器mooInk後，也在2021年推出彩色的電子書閲讀，在這4年之間，台灣民對電子紙的認識也愈來愈多。

除了護眼、省電、輕薄之外，可折疊彎曲的特性，讓電子紙可以印刷在不同的表面上。隨著5G和物聯網的到來，大家未來看到電子紙的機會，將會比現在大得多。

可折疊可捲曲
電子紙的優點，除了我們之前說的護眼、省電和輕薄外，還有一個優點就是可以折疊、彎曲。

這是因為電子墨水的膠囊是液態，所以比LCD螢幕更容易做成可折疊的產品，不受物體表面形狀的限制。

以目前可以看到的應用來說，像是手錶的錶面可以顯示相關資訊，也可以打洞。或是國外也有人把電子紙縫製在帆船選手的運動服的前臂上，讓選手在激烈的動作中，仍然可以看到大會所發送的各種資訊。

https://youtu.be/aC5gb9yM8I4

▲可摺疊的彩色電子紙。

https://youtu.be/RijO7oY8k3M

▲可捲曲的電子紙。

https://youtu.be/KCZnNSOzMkU

▲這些公車站牌是可以著不同公車進站的時間，動態更新資料。

表單電子化

在我們的生活經驗中，有許多的場合都需要填寫大量的相關資料，許多行業的表格填寫都是以紙本為主，像是保險的保單、就診時的表格或是銀行開戶時填寫的各式表單。新北市一個衛生所一年會填寫8,400張的表格，永豐銀行一年125個分行印出來的紙張加起來有2個101大樓那麼高。

這些表格除了填寫之外，按照法規，有許多還需要保存七年之久。存儲這些文件的空間和條件都有一定的溫濕度要求，更別說真要查詢調閱多年前的資料時，搜尋調閱也是一個大問題。

電子紙近年來最大的改變，就是加入了「手寫」的功能，因為加入了筆，讓電子紙在取代紙張上又向前跨進了一大步。而「儲存」和「搜尋」剛好都是數位化的強項，因此新北市衛生所和永豐銀行都開始讓民眾和客戶都已經開始使用電子筆記來做這些記錄。除了節省紙張外，也大大的降低了儲存的難度和提高搜尋的便利性。

附圖：▲ 這張圖片可以很好的說明雙色電子墨水的原理 （圖片來源：元太科技）
▲ 因為反射式的特性，所以在大太陽下畫面仍然清晰可讀。
▲ 電子書閲讀器是一般民眾最熟知的電子紙應用
▲ 目前彩色電子書閲讀器使用的，大多是Kaleido的技術。
▲ Kaleido是在黑白粒子的上方，再加上一層新的RGB的彩色濾光片（CFA）技術，透過光線的反射來呈現不同的顏色。（圖片來源：元太科技）
▲ 目前彩色電子書閲讀器使用的，大多是Kaleido的技術。
▲ 彩色電子紙也可以應用在可重覆使用的員工識別證上。
▲ E Ink Spectra微杯電泳技術不使用彩色濾光片，是在原有的黑白粒子外再加上不同顏色的粒子來呈現色彩。（圖片來源：元太科技）
▲ 使用彩色電子紙製作的桌牌。
▲ E Ink Spectra 3000在原有的黑色和白色粒子之外，再加上紅色的粒子，是一款三色電子紙。（圖片來源：元太科技）
▲ 使用彩色電子紙製作的桌牌。
▲ 可重覆使用、更換的展示桌牌。
▲ 色彩鮮明，飽和度高的微杯技術很適合應用在桌牌或是廣告展示。
▲ 電子標籤可以省去更換大量貨架標籤的時間，把寶貴的人力用在服務客人。
▲ 電子標籤方便管理又可重覆使用的特性，在這波疫情中受到很大的歡迎。
▲ 2010年推出的俄羅斯手機YotaPhone，是一款雙螢幕手機。正面是LCD螢幕，背面是電子墨水螢幕。
▲ 透過這張圖，我們可以清楚的看到即使內建了閲讀燈的裝置，電子紙的光線仍然是來自於反射，因此還是保有護眼的優點。（圖片來源：元太科技）
▲ 2010年推出的俄羅斯手機YotaPhone，是一款雙螢幕手機。正面是LCD螢幕，背面是電子墨水螢幕。
▲ 使用彩色電子紙的手機
▲ 有些廠商開發的技術，可以讓顯示的螢幕更新速度幾乎可以媲美液晶螢幕。
▲ 手錶的錶面使用電子紙，可以在螢幕上打洞安裝指針；在太陽光下也可以很清楚的看見錶面上的訊息。
▲ 彩色電子紙也可以拿製作可重覆使用的員工門禁卡或訪客通行證。
▲ 電子墨水畫廊使用 ACeP全反射式的彩色電子紙，透過帶色的粒子，實現了包含八種原色的全色域顯示效果。可以使用在公共看板或是零售業促銷看板。
▲ 部分銀行和醫院已經開始使用電子表單來取代傳統的紙張。

資料來源：https://www.techbang.com/posts/87328-colored-electronic-paper-is-coming-in-the-age-of-the-internet?fbclid=IwAR2uJghIo-xDa7fZ3uGJ6OvgBt1ARznUiFcuBMON24C0-WcNViM9v9a9oqg

【中鋼AI現場2：如何靠微米級控制力年省成本千萬？】熱浸鍍鋅AI應用大解密

微米級鍍鋅厚薄如何控制的恰到好處？既要賦予足夠耐蝕性，又要不超量用鋅降成本，秘訣是用AI達成精準生產控制，再用影像辨識找瑕疵，維持鋅層表面品質

文/翁芊儒 | 2021-03-04發表

攝影／洪政偉

生活中隨處可見鍍鋅類產品，凡是有耐腐蝕需求的鋼鐵加工製品，包括作為建材使用的浪板、擔當汽車門面的汽車鈑金、每天都要打開的電冰箱，還有高階電腦伺服器外殼、傢俱、彩色底板、滑軌、風管等等，都可能是運用中鋼的熱浸鍍鋅鋼捲，加工製作而成。

熱浸鍍鋅鋼捲，是中鋼的塗鍍產品中的其中一項，年產量約有87.5萬噸。中鋼軋鋼三廠第二熱浸鍍鋅課課長羅萬福就指出，每一批出產的鋼捲，都需根據中下游客戶需求，客製化調整鍍鋅膜厚，或是進行化成處理，在鋼捲表面進行鉻酸鹽、耐指紋處理等動作，來因應不同加工製品所需的特性。

比如說，部分高階電腦、伺服器的外殼，不會再進行烤漆，而是直接裸用鍍鋅後的鋼片，對這些廠商來說，就會要求鍍較薄的鋅層，才能維持產品表面品質美觀。相對來說，生產建材浪板的廠商，對鋼捲表面品質的要求就較低，而且考量到浪板恐架設在環境不佳的地方，反而要用越厚的鋅層，來製造高耐蝕性的產品。

由於不同客戶要求的鍍鋅模厚都不同（內行說法會用鍍鋅模重，以「公克／每平方公尺」來計），如何精準控制鋅層厚薄，就成為中鋼熱浸鍍鋅廠的一大挑戰。

中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭指出，不同產品有不同規格的鍍鋅膜厚，若鍍的太多、高於客戶需求的厚度，由於鋅是高成本的原料之一，就會造成成本的浪費；若鍍鋅層不符合產品規格，又將導致客戶無法使用或加工後續問題，造成品質客訴。「如何控制的剛剛好，讓客戶審核過關，又能省成本，這是我們的目標。」

開發控制鍍鋅膜厚的自動調參AI，年省成本1,600萬元

為了更精準控制鍍鋅膜厚，來減少生產浪費，中鋼用AI開發了控制鍍鋅膜厚的製程調參AI，試圖解決製程中的大量複雜參數，如何影響鍍鋅膜厚的問題。這類製程調參AI，也正是製造業最典型的AI應用之一。

鄭際昭解釋，要將鍍鋅厚度控制的恰如其分，並不容易，因為鍍鋅層厚薄的生產參數，包括氣刀開口大小、與鋼帶的距離、氣刀的氣壓、鋼帶厚度、鋼帶溫度、產線速度等多重變因，都會影響鍍鋅膜厚。

過去，這些複雜參數的調整，都靠老師傅的經驗來人工調參，羅萬福表示，由於不同老師傅之間又有不同的經驗法則，雖然留存了一本本抄滿生產參數的筆記，但後人看不懂也難以吸收，造成經驗傳承的斷層，「這對於面臨員工退休潮的中鋼來說，是很大的問題。」

而且，過去調整完參數後，需要等鋼帶經過100～200公尺的冷卻，才有辦法進行線上鋅層厚度量測，若量測當下發現鋅層過厚或過薄，回頭調整生產參數時，中間就已經多生產了上百公尺的鋼捲，換句話說，從參數調整到成品量測之間，存在冷卻的時間差，「中間多鍍的鋼帶，就會造成浪費。」鄭際昭說。

為了克服這兩大問題，中鋼約從2年前開始投入製程調參AI的研發，先自動化蒐集生產參數，累積上萬筆大數據資料後，建立了一個AI模型，來歸納在不同參數組合下，所造成的鍍鋅膜厚變化。

去年初上線這項應用後，將參數帶入AI模型中，就能即時預測出鍍鋅膜厚，雖然比不上直接量測的數據精準，但是，以此來即時修正生產參數，能避免冷卻期間造成的鋅層浪費，對於鍍鋅膜厚的控制，也比人為設定更準確。

羅萬福指出，傳統人工調參仍然有約20%會失準，但投入AI後，約只有3%結果失準，準確率達到97%左右，更能減少約4.5%的鋅層的浪費。換算下來，一年就能省下1,600萬元的成本，帶來上千萬元的效益。

建立檢驗區瑕疵辨識AI，降低人工目檢負擔

除了鍍鋅膜厚的生產控制面臨挑戰，熱浸鍍鋅廠的另一大難題，則位於檢驗室中，以人工檢測鍍鋅鋼捲的表面缺陷時，具有一定程度的漏檢率。

實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，而且，不只要識別鋼捲單面的缺面，更要透過鏡面反射，同步識別雙面的缺陷，格外考驗員工眼力，「所以我們都找年輕人來看，眼力比較好。」羅萬福笑著說。

但是，人力識別缺陷的方法，仍有其侷限，除了不是所有缺陷都能肉眼識別，人也一定會眨眼，無法不間斷盯著鋼捲檢驗，加上鋼帶一直在動態傳輸，都提升了識別缺陷的難度。羅萬福舉例：「以前比較誇張的狀況，檢驗員還會因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線慢慢看，但這樣會增加出貨的時間，造成產線的負擔。」

為此，中鋼導入了另一個同為製造業的典型AI應用，訓練出瑕疵檢測模型，透過影像辨識技術，在即時的鋼帶影像畫面中自動標記缺陷的位置、形狀、大小、嚴重程度，抓出缺陷後，再經由人工複查是否確實。換句話說，過去要由人工全檢所有鋼捲的查驗流程，現在能以AI自動辨識來取代，人工只需複查經AI標示出缺陷的鋼帶區域即可，不僅大幅省下查驗人力，更提升了缺陷識別的的準確率。

羅萬福指出：「過去用人工檢驗，會有一定的漏檢率，可能5%～10%，真的很難每一個缺陷都看到。」但在加入AI後，幾乎不再發生漏檢，瑕疵辨識準確率提升到95%以上，進一步提升了鋼捲品質。

人工查驗除了有漏檢的風險，更大的問題，則是在於沒有一套記錄的機制，將鋼帶表面的查驗記錄保存下來。

「以前遇到客戶說，在100公尺的地方有一個缺陷，你們怎麼沒看到？我們就只能認了，因為沒有記錄。」羅萬福指出，沒有記錄機制，就無法得知缺陷到底是發生在自家工廠，還是客戶的工廠中。

但現在，透過AI檢查鋼捲表面，自動標示出缺陷位置與種類後，將這些紀錄留存下來，未來遇到客戶反應類似情形，就能提供當初查驗留存的缺陷地圖（Defect Map），來證明工廠出貨時的品質無虞。

「所以我們不只是導入AI，還把整套記錄建立起來。」羅萬福說。

目前，檢驗區的瑕疵辨識AI已經在去年正式上線，但這項技術，還不足以完全取代人工查驗，除了缺陷處需人工複查，部分非表面瑕疵的缺陷，比如鋼片側面成波狀等形狀缺陷，還是需要靠人眼來識別。

進料區也設瑕疵辨識AI，找出上游廠缺陷鋼捲

除了在後段的檢驗區導入瑕疵辨識AI，中鋼也正在將該技術導入前段進料區。這是因為，部分在後段檢驗到的鋼捲表面瑕疵，可能不是在熱浸鍍鋅廠造成，而是在前一廠區製成鋼捲時，就已經生成。

羅萬福指出，一般來說，鋼品表面的缺陷可能是在傳送鋼帶的過程中，因下方滾輪沾附不明物體，而在鋼帶表面殘留印跡，「不外乎是壓痕、刮痕、或是一些污染，」當發現這些缺陷，就得去找出造成缺陷的來源，並確實清除乾淨，確保下一捲鋼捲的生產過程不會留下缺陷。

然而，在後段檢驗區查驗出缺陷，回頭在製程中查找缺陷來源時，若缺陷並不是在熱浸鍍鋅廠區生成，可能需要花費更多時間來判定缺陷來源。不只如此，熱浸鍍鋅產線從頭到尾大約要經歷2,000公尺的加工運送，若是在前一廠就已經產生嚴重缺陷，原本就不合格的鋼捲，又多進行了近2,000公尺的製程，對鍍鋅原料來說也是種浪費。

「如果可以在進料區就先檢測出來，就能馬上可以判斷，這一捲鋼捲還要不要繼續生產。」羅萬福說。

而且，越早發現缺陷，也能越快通知上游工廠找出生產流程的問題，不只能避免產出更多有瑕疵的鋼捲，快速撤查出同一批生產的瑕疵品，也能減少其他下游廠誤用瑕疵品的可能性。

因此，中鋼正在開發前段進料的瑕疵辨識AI系統，但不是只用於找出缺陷而已，而是要與後段檢驗區瑕疵辨識系統所拍到的畫面，進行整合比對，來檢視前端所發現的缺陷，是否就是造成後段缺陷的原因，藉此建立缺陷演化分析的AI模型。

這個AI模型，能用來判斷進料時不同類型的瑕疵，經鍍鋅製程後是否還會留存下來，當模型越準確，就能判斷前段缺陷的危害程度，來節省更多的浪費。

「這就是我們的產業專業知識，去定義出這個缺陷類型是不是刮痕、這道刮痕鍍鋅後還能不能看得見、這捲鋼捲能不能繼續生產？」羅萬福說。

羅萬福表示，若在後段檢驗區發現鋼捲瑕疵，一噸鋼捲就要損失200美元以上，一捲鋼捲約20噸重，換算成臺幣，就會損失12萬元以上，「能即時找出缺陷，預先判斷要不要繼續生產，就是成本控管的關鍵。」

若用一句話來解釋熱浸鍍鋅方法，就是將鋼捲放入鋅槽，使其雙面都沾附鋅液，讓鋼片表面附著一層薄薄的鋅，能耐腐蝕。不過，實際上要生產出一捲捲數噸的熱浸鍍鋅鋼捲，需要經過一連串複雜的處理流程，先後進入進料區、退火區、鍍鋅區、調質整平區、塗覆區、檢驗區、出料區，才能完成熱浸鍍鋅的作業。

中鋼開發的AI應用，位於生產流程中的進料區、鍍鋅區與檢驗區。在進料區與檢驗區，運用了AI瑕疵檢測技術，來取代部分人工查驗作業，在鍍鋅區，則運用了AI製程調參的技術，找出不同生產條件下的最佳化製程調參作法。

１ 進料區：進行的解捲、剪裁、焊接的步驟，先運用解捲機，將入料的鋼捲攤開，剪裁後，再利用焊接機，把兩個鋼捲接在一起，形成一個連續鋼捲，類似於將兩個捲筒式衛生紙的紙面連起來的樣子。

2 退火區：透過溫度變化，達成特定產品所需的機械性質，比如高強度鋼，需要在特定製程條件下才能生產而成。

3 鍍鋅區：鍍鋅區主要配備一個鋅槽，並透過氣刀來將多餘的鋅液刮除，藉此來控制鋅的膜厚（公克／每平方公尺），中鋼可生產單面每平方公尺40～200公克的熱浸鍍鋅鋼捲，越薄的鍍鋅層，用於越高階的產品，也越考驗鍍鋅的技術。

4 調質整平區：運用調質軋延機將剛鍍完鋅的光滑鋼板，依據客戶的需求，加上特定的表面紋路，比如部分要求高粗糙度的鋼板，就會以調質軋延機賦予特殊的表面。

5 塗覆區：在鋼品表面進行特殊處理，比如在用於家電外殼的鋼板上，進行耐指紋處理；又或是在用於抽屜滑軌的鋼板上，塗上高潤滑塗劑，確保鋼板能承受超過一萬次的拖拉。

6 檢驗區：查驗每一捲鋼捲表面是否有瑕疵。檢驗室內設置了鋼捲的垂直檢驗區及水平檢驗區，前者需透過鏡面反射，同步識別鋼捲雙面缺陷，後者則能從不同角度發掘瑕疵。

7 出料區：依據客戶對鋼捲寬度與重量的需求，將鋼捲裁邊修改成特定尺寸，再分捲成不同噸數的鋼捲，或是將鋼捲焊接成超過原尺寸的鋼捲來出貨。

AI瑕疵辨識如何取代人工目檢

作業流程？

實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲雙面的缺陷。但是，過去的作業流程，存在一定漏檢率，更可能因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線重複檢驗，而延遲出貨時間，造成產線負擔。（如圖示：人工目檢1、2）

導入AI後，透過影像辨識技術，員工現在已經可以坐在控制室，看系統自動抓出鋼捲表面缺陷，再進行人工複查。如此一來，不僅大幅省下查驗人力，更降低了缺陷識別的漏檢率。（如圖示：AI作法1、2）

除了在檢驗區導入，中鋼也正在開發進料區的瑕疵檢測AI，要提前檢驗出上游鋼廠造成的瑕疵，攔截瑕疵品進入產線加工，來減少鍍鋅原料浪費。（如圖示：AI作法3）

人工目檢１

人工垂直檢驗鋼捲

人工目檢２

人工水平檢驗鋼捲

AI作法１

以攝影機蒐集鋼帶表面影像

AI作法２

系統自動標示缺陷位置與種類

AI作法３

訓練進料區瑕疵辨識AI

附圖：過去得靠老師傅依據經驗法則來人工調參的作法，現在已經看不到了。以前，老師傅需將每一次的參數設定抄寫到筆記中（如圖所示），但現在透過AI，能更精準掌控特定生產參數下的鍍鋅膜厚。（攝影／洪政偉）
圖解熱浸鍍鋅生產流程
攝影-洪政偉
過去要查驗鋼捲，員工需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，且不只要檢查單面，透過鏡面反射，還得同步識別鋼捲另一面的缺陷。圖為垂直檢驗區的實際檢查流程。（攝影／洪政偉）
除了垂直檢驗，查驗人員也需水平檢驗鋼捲，從不同角度發掘鋼捲表面缺陷，比如沖模過程中，可能產生類似於污點的缺陷，即可在此檢驗出來。（攝影／洪政偉）
為了取代人工目檢，中鋼將攝影機裝設在垂直檢驗區的鋼帶底部，也就是圖中綠色雷射光點的位置；拍攝到的鋼帶表面影像，則會顯示到控制室的螢幕畫面中，同步進行影像辨識來查找瑕疵。（攝影／洪政偉）
在控制室內，員工可以直接從螢幕看見鋼捲表面檢查情形，若AI偵測到任何瑕疵，系統會同步標註出缺陷位置、形狀、大小、嚴重程度，提供明確的缺陷資訊，節省人力目檢的負擔。（攝影／洪政偉）
左邊螢幕是檢驗區瑕疵檢測系統，右邊螢幕則是進料區瑕疵檢測系統。目前，中鋼正在開發進料區瑕疵辨識AI，更要藉由與後段瑕疵辨識所拍攝畫面的比對，來建立缺陷演化AI分析模型。（攝影／洪政偉）

資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/142941

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