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國台辦29日舉行記者會，發言人朱鳳蓮指稱中國海關反映，除了「大洋臀紋粉蚧」，從台灣輸入的釋迦和蓮霧中還檢出「可可花癭病菌」和「新菠蘿灰粉蚧」等有害生物，已向台灣通報13批釋迦、6批蓮霧不合格情況，但都沒有獲得改善。
而農委會主委陳吉仲怒回國台辦根本沒收到照片，並表示請直接透過兩岸防檢疫平台提供完整的科學證據。陳吉仲指出，國台辦所稱多次檢疫到台灣輸入水果不合格，只有一張簡單的日期跟輸入表，我方具體回應兩次，更有向對岸提出精進措施。如果中國再沒回應，一定向WTO提出爭端解決。
【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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香港今日社論2021年06月16日(100蚊獅子頭)
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明報社評
政府刊憲修訂《電影檢查條例》的檢查員指引，訂明影片如有可能構成危害國安的罪行，應評定為不宜上映，任何影片亦不應包含可能煽動或干犯《港區國安法》罪行的內容。業界擔心指引模糊易墮法網，政府表示會跟業界多溝通多解釋。回看歷史，電影出於政治原因不得上映，並非沒有例子，以往相對少見，某程度與政治社會氣氛有關，然而反修例風暴改變了一切，香港已無法回到從前，權力當局要「執正來做」，以往放任寬鬆氣氛不復再，打擦邊球風險必然增加，這就是眼前政治現實。
蘋果頭條
感染英國變種COVID-19的天水圍3母女，感染源頭成謎，父親仍未確診。專家袁國勇視察3人曾到訪地方後，認為最先確診的17歲少女最可能被他人傳染，但亦不排除經動物或進口冷藏食物傳染。政府驗出患者雪櫃的泰國急凍鱷魚排骨包裝表面帶有COVID-19。不過醫生指，若包裝內層或其他手部不會接觸的位置沒有病毒，則意味經患者接觸後殘留的機會較高，而非該食物本身受病毒污染。「樓上」燕窩莊周二（15日）晚在官方facebook發帖，承認涉事鱷魚排骨屬於該公司產品。
東方正論
誨淫誨盜、案底纍纍的壹傳媒又添醜陋一筆。只餘網站吊命的《壹週刊》，涉違法取得藝人張栢芝第3名兒子的出世紙資料並公開刊登，遭當局票控「披露未經資料使用者同意而取得的個人資料」，成為檢控部門首次引用相關條例控告的報刊。無奈判決仍不脫高高舉起、輕輕放下的慣例，3名被告僅被輕判罰款，涉案記者甚至獲撤控。《私隱條例》淪為無牙老虎，壹傳媒繼續搞風搞雨，孰令致之？
星島社論
今日掛牌的時代天使（6699），昨日暗盤勁升一倍，富途暗盤收報三百六十八元，若在該位沽出，一手帳面可賺三萬九千元，為第二名歷來一手賺錢最多的新股，僅次於一九九七年北京控股（392）。不過，時代天使一股難求，投資者要認購十五萬股或七百五十手，才能穩奪一手，須斥資二千六百二十一萬元，一手中籤率僅得百分之一點五。市場人士表示，若時代天使的股價跌穿暗盤低位三百二十元，持貨者可考慮沽出。
經濟社評
美國總統拜登對中國祭出連環拳，由美國牽頭的北約組織首次視中國為「系統性挑戰」，但遣詞用字始終審慎，仍將俄羅斯列為最大威脅。無論拜登能否克服國內圍繞軍費的阻力，兼拉攏更多盟友軍事圍堵中國，中方都要小心應對，既要提升軍費透明度免招口實，更要避免捲入軍事競賽。美國80丶90年代就利用軍事競賽，拖垮蘇聯。北約公報過去僅2019年曾在時任美國總統特朗普施壓下提及中國1次，但最新的篇幅大增，聲稱中方大擴核武、軍事現代化信息不透明，以及與俄羅斯軍事合作等，為規例為本的國際秩序帶來系統性挑戰。
嗨！大家好，我是 Cassandre, 今天的『食不相瞞』要跟大家分享一款獨具風味的果醬：法式蘭姆香草鳳梨果醬。(Pineapple Jam With Vanilla & Rum)
鳳梨是一年四季都品嚐得到的水果，但它的品質會依著季節而不同，每年從四月下旬開始，是台灣鳳梨的盛產季，這時候的果肉細緻、汁水飽滿，甜度經常爆表，生食或做成果醬或其它的點心非常適合。但秋冬的鳳梨雖然偏酸不好食，也很適合做成果醬，做出來的味道也另有獨特層次。
之前我們在台式經典水果茶的影片裡有分享過用台式古早味鳳梨果醬的做法，這次則要跟大家介紹一款具有法式風味的蘭姆香草鳳梨果醬。
蘭姆酒、香草跟鳳梨都是香氣各自鮮明的食材，很難想像全部加在一起會迸發出怎樣的火花？但就在把蘭姆酒加入的瞬間，整個鳳梨果醬不論香氣和色澤，都立刻華麗變身，怎麼也沒想到蘭姆酒跟鳳梨不但互不搶戲，還相互加分，融合成一種甜美的氣味，好特別。
這次的食譜靈感來自法國果醬女王 Christine Ferber 的配方，但有做一些修改，主要是因為台灣的鳳梨太甜了，不管是金鑽、甜蜜蜜還是牛奶鳳梨，甜度都偏高，不得不減去一些糖分，同時為了讓口味多點層次，檸檬汁的用量亦增加了，喜歡用當令鮮果製作果醬的朋友，真心邀請大家來做看看哦！
📍 我們的IG: https://www.instagram.com/sweetdumplingofficial/
📍 我們的FB: https://www.facebook.com/sweet.dumpling.studio
這支影片還會有無人聲的 #ASMR 版本：
https://youtu.be/QwRI3iMIuGo
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法式蘭姆香草鳳梨果醬 怎麼作呢？
下面是這道 法式蘭姆香草鳳梨果醬 的做法與食譜：
☞ 果醬瓶的容量為 500ml
✎ 材料 / Ingredients
新鮮鳳梨 500g，去皮去心的純果肉(約一顆中型尺寸）
蘭姆酒 50ml
細砂糖 375g
香草精 1/2 茶匙 (也可用香草莢半根)
檸檬 1顆
✎ 做法 / Instructions
1. 鳳梨剖半，再切成六等份，去掉木質粗硬的鳳梨
2. 為了讓果醬的成品色澤更清透，取一牙籤或小水果刀，把鳳梨籽籽挑掉
3. 將去籽的鳳梨片成銀杏葉片形狀的薄片，每片厚度約在 2~3mm 左右，然後取500克果肉備用
4. 果醬鍋裡加入鳳梨、糖跟香草精，再擠一整顆檸檬汁
5. 以中火加熱，煮到糖全數融化，呈現微滾狀態就可以關火
6. 把煮過的鳳梨倒入一個大的料理盆，貼著鳳梨表面舖上烘焙紙，完全放涼後再覆蓋上保鮮膜送進冰箱冷藏過夜
7. 翌日，將糖漬一夜的鳳梨材料倒回果醬鍋，以中火煮到沸騰，煮滾後繼續同個火力煮8-10分鐘，期間要不間斷的輕輕攪拌並撈除浮沫
8. 時間到後，檢查果醬是否已經煮到膠化狀態，或用溫度計測量是否達到105°C。接著加入蘭姆酒後，再煮3分鐘(若份量較多，煮的時間可以多2-3分鐘)
9. 果醬煮好後，趁熱倒入已消毒過的瓶子裡，蓋子一定要旋緊，然後倒扣放涼。放涼後再移至冰箱保存
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影片章節 ：
00:00 開場
00:30 食材介紹
01:01 前置準備：處理鳳梨、去芯去籽
03:40 第一次加熱
05:47 倒入料理盆，蓋上烘焙紙，糖漬過夜
07:05 第二天，熬煮鳳梨果醬
09:46 裝瓶並倒扣放涼，冷藏保存
10:28 蘭姆鳳梨果醬搭配氣泡水享用
11:51 製作法式鳳梨果醬的技巧分享與注意事項
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更詳盡的作法與 Tips，可以參考我們的食譜網站喔：
更多的食譜：
https://tahini.funique.info
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#法式果醬
#蘭姆香草鳳梨果醬
#簡易甜點
本片是以 Panasonic Lumix GX85/GX80 4K 影片拍攝。
鏡頭：
Panasonic LEICA DG SUMMILUX 15mm F1.7,
Panasonic LUMIX G 25mm F1.7 ASPH.
More Info:
https://www.sweet-dumpling.com
FB Page：
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