星期四, 5月 19

    智能制造的关键 —— 来自眼界的智慧

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    ■所罗门股份有限公司

    「我们是机器人的眼睛和脑筋」 ~ Solomon Technology

    在生物体的演进过程,视觉具有举足轻重的关键地位。 距今约5亿多年前的寒武纪在短短一千万年的时间内突 然出现了各种新物种,学者将这段时期称之为「寒武纪 大爆发」,有学者提出理论认为这个大爆发首要归功於 「视觉」。生物因为能「看见」,因而开启了大量的新能力。

    现在,类似的情况,也在智动化的世界中发生了。从箱 子里取放随机摆放的对象放入机器中,对人类来说,是 一项非常简单的事情,但对机器人来说却是艰钜任务。 惟随着智能视觉(AI结合3D视觉)的崛起与大量应用, 机器人开始有视觉(Eyes)、认知能力(Recognition)、 人工智能(AI)。很显然地,「来自眼界的智慧」正赋 予机器人新能力得以打破这道高墙。

    机器人的眼睛─视觉辨识

    现今机器视觉与机器人的集成应用,以视觉导引手臂进行取放(Pick & Place)、料框无序抓取(Random Bin Picking)之应用最为广泛,其次是机器人集成视 觉用于检测领域。

    传统上,在工业领域,机械手臂所进行的所有动作都 必须事先进行编程,以便机器人可以从A点移动到B 点,且通常仅能做单纯重复的动作;另一方面,产线 中的工件,往往需要先被堆栈整齐或固定位置。若要 达到随机箱体拾取的目标,需要协同、集成许多技术, 包括3D扫描、影像辨识与分析软件、路径规划软件、 防撞系统、机器人操作系统等等。而若要进一步进入 通用市场、达到普及化,则缺少不了一套能简易操作、 快速上线的自动取放解决方案,让非技术专家的产线 人员或工程师也能在短时间内透过快速训练,完成安 装并上线使用。

    所罗门自主开发的3D视觉最大优势在于机器视觉结 合深度学习(Deep Learning)演算软件,使机器人不仅有「眼睛(视觉)」更有「脑筋(AI)」。当机 器人搭载3D视觉,经过深度学习的训练之后,即能 迅速辨识并夹取三维空间中被凌乱摆放的复杂形状对象,且无需CAD文件进行对象3D姿势的匹配, 只需透过3D视觉软件产出的点云图,加上深度学习 (Deep Learning)的影像辨识演算,不论是相似对 象、极小对象(小于1公分)、未知对象…,也能被 轻易夹取与分类。

    AccuPick 智能取放系统

    机器视觉对机器人的重要性日益升高,所罗门透过先 进的3D视觉与最新的深度学习技术,提供机器人强 大功能,针对机器人夹取三维空间中凌乱摆放的对象,所罗门开发出AccuPick 智能取放系统,提供完整解决方案包括高速3D点云处理比对、AI智能辨识, 以及自动规划机器人路径的防撞系统以避免机器人夹 取对象时与物料箱发生碰撞。

    AccuPick采开放式平台,目前已成功集成全球超过 16个主要工业机器人和协作机器人(cobots)品牌。 同时获得许多机器人系统集成商及终端客户的青睐与采用,广泛应用于众多制造产业中,包括汽车、消费 性电子、工业产品、食品和饮料以及物流等产业,帮助客户提升工厂产线生产率,未来将持续针对不同客 户需求开发更多新应用与新产品。

    AccuPick 智能取放系统

    Solvision让机器视觉更智能

    人工智能带来的快速发展,正加速机器视觉在自动化 生产的影响。在工业环境中,对于不规则图案的瑕疵、 特征,例如脏污、刮痕、裂缝、毛边或肉眼难以辨识 的缺陷等等,通常难以使用传统的光学检测(AOI) 检查出来,而业者基於人工智能所开发的机器视觉软 件Solvision,就非常适合解决这类性质的检测问题。 如同人类在视觉上学习如何识別对象和特征的方式一 样,Solvision,采用先进的深度学习技术来解决过去传统光学检测难以解决的检测问题。不需要编写大量 而繁琐的程序,仅需要一些标记瑕疵类型的样本让机器学习。
    特別是针对某些不良品种类繁多以及不良品类型无法 全部尽知的情况,运用非监督式学习(Unsupervised Learning)技术所开发的软件来检测瑕疵,这种做 法的好处是仅需透过训练让它知道什么是黄金样本 (Golden Sample),它就能自动辨认不良品与良品 之间的差异,不必再像过去那样一个一个的花时间教 导软件何谓不良品。

    机器视觉目前已愈来愈广泛地使用于各种产业,透过 「智能视觉」,机器将不再仅是机器,而是能与人类 协同合作的好伙伴,实现智能制造新视界。 ■
    联络人:锺毓修 Rick Chung 邮箱:rick_chung@solomon.com.tw
    网址:https://www.solomon-3d.com/

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