導入自動化前，只能用人力堆棧

這其實是該廠力行自動化的成果。尚未導入自動化製程以前，該廠紙杯入袋、封袋、入箱、封箱都由人力處理，平均一個人要顧兩台機器，還需要另一位員工開堆高機，把棧板拖走。

過程中還需要一個員工負責堆棧，堪稱是廠房內最吃重的工作，因為紙杯裝箱後，一箱平均重達25到30公斤，要靠人工堆到兩公尺高，而且紙杯不斷生產，平均每五分半鐘裝滿一箱，負責堆棧的員工幾乎不能休息。

導入自動化製程後，生產紙杯的過程中，會在箱子上噴印「身分證」，才知道該箱子內是哪一種紙杯，後續需要哪些流程，而且紙杯生產後，會經過成型機、空中輸送帶、自動開箱、入箱、封箱、輸送、角邊封等流程省下人力。

用巴甌視覺辨識技術，讓機械手臂運作更有效率

此外，該廠還導入巴甌科技的視覺辨識技術，用來識別條碼，並整合在多台設備溝通上。巴甌科技表示，儘管市面上類似解決方案不少，但巴甌的優勢是具有軟體能力，除了能整合視覺辨識技術，也可靈活搭配機械手臂控制。

相較於坊間機械手臂應用，多半都是用遙控器紀錄手臂運作路徑，箱子堆棧以後，就要操作遙控器，把箱子的高度、位置寫入程式，但缺點是，只要多一種新箱型，可能就要多寫一次程式，動輒花費一、兩個小時。

然而，搭配視覺辨識技術後，只要把箱子的長、寬、高，和操作者希望機械手臂的對應方式輸入，它就能自動算出該如何運作，使產線變得更加靈活。

倘若以兩條產線搭配一支機械手臂，操作固定箱型，恐怕得需要大量機械手臂，才能對應不同箱型所需，以一支機械手臂逾百萬成本來看，整體花費成本必定不容小覷。

巴甌科技觀察，正因機械手臂成本高，廠方更希望將其物盡其用，使它發揮更大效益，凸顯視覺辨識技術的必要性。引進視覺辨識技術軟體，可使產線靈活對應不同箱型需求，成本也遠比購置大量機械手臂要低。

省下一半以上人力，製造效率也變得更好

過去在導入自動化、視覺辨識技術以前，該廠共有46名員工，而且必須一個人顧兩台機器，偶爾還會出錯，但如今現場一樣是40條產線，卻只剩下20名員工，省掉大幅人力成本，製造效率也變得更好。

相較於坊間一般影像處理演算法，在固定打光環境下做「二值化」處理，把影像的前景、背景分開。但只要光源、環境稍微有變化，或是由A材料換成顏色略有差異的B材料，與原始設定有1％到2％落差，機台就無法使用，巴甌科技的系統，就算顏色、光源差距兩到三成，產線依然可以穩定運作，而且能精準抓住瑕疵，檢測標準還可數據化，並從數據找出成品不良原因。

此外，客製化能力、智能自動設定，則是巴甌科技的另一特色。用傳統方法做視覺檢測，可能會把良率符合標準的產品誤認為瑕疵品，但深耕傳統產業多年的巴甌科技，把各種材料質地、顏色特性納入考量，也制定符合各種材料特性的標準程序，幫助使用者不用額外花時間人工操作視覺辨識系統，減少學習陣痛期，還能節省品檢員人力成本

巴甌科技表示，只要廠房最終成品是裝箱，而且產品量大、長時間生產，可以如紙杯自動化堆疊，就很適合採用此廠的自動化＋視覺辨識技術解決方案。