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机器视觉与AI的整合推动工业优化与自动化-安祺

来源:未知       阅读量:     时间:2019-03-14

NEXCOM 子公司 NexCOBOT 提供了一套将人工智能 (AI) 与机器视觉整合并采用全新 Intel 视觉加速器设计产品的弹性模块化机器人解决方案。这套解决方案集结了人工智能的判断力、机器人的行动力与机器视觉的洞察力,为制造和工业实作带来全新层次的精确化与优化。

挑战

在各种不同的产业中,将制造流程优化的关键就是提高自动化。不过,传统的机器视觉有一些限制。一般而言,传统的机器视觉只能根据固定的规则执行瑕疵侦测和分类,并只能在特定的环境下运作。举例来说,如果照明发生变化或是出现灰尘或油脂等部分障碍物,就可能会对精确度和质量造成负面影响。导入 AI 架构可让机器人更有弹性、提升对环境条件改变的免疫力,并且能够自由地处理各种检测工作。机器人自动化流程可透过视觉系统升级,处理更复杂的工作。虽然现代化AI的优点显而易见,不过要将这类功能整合到传统的机器视觉流程可能会相当困难。

由于产业对工业机器人的需求不断增加,对于完整的机器人解决方案组件要求也相对越来越高。不过,这些组件可能会因厂商和客户需求而异,因此难以提供标准化的智能机器人解决方案。

解决方案

机器人与机器解决方案的未来就是建立一个可让装置、机器、机器人和传感器能够相互通讯的生产环境。NexCOBOT 将 AI 导向的视觉功能整合到机器人上,让质量和精确度比传统的机器视觉更出色,同时为工业运作带来全新层次的弹性。在最近的试验中,NexCOBOT 展示了两部具备 AI 视觉的机器人执行汽车LED组装的过程。这个小体积、高度混合的制造范例需要更高层级的客制化和弹性。LED 模块的样式、色彩、形状和配置经常变更。

在这个展示中,一部机器人会转动转盘以变更 LED 模块的位置,然后使用 AI 视觉来拍摄转盘的照片并将正确的模块和色彩分类,除了取得分类信息,更进一步透过机器视觉技术准确取得LED模块的位置及角度信息。机器人会根据 AI 数据拿取模块、接上电源并执行测试,同时备妥生产线,而在传统的组装线下,选择色彩、样式和 LED 模块的工作则皆是落在操作人员身上。AI 视觉即使环境条件很差及/或不断改变,仍能成功达到目标和自动化来完全取代人力。

NexCOBOT 解决方案采用高效能 Intel 技术支持,包括 Intel Celeron 处理器和 Intel Core i7 处理器,并且使用 Intel 以太网络控制卡来打造 EtherCAT 架构的机器人控制系统。此外,这套解决方案还运用了 OpenVINO 工具组来实作 AI 推断,并且运用 Intel Movidius VPU 进行边缘的计算机视觉加速,使得机器人控制与AI可以运行于单一机台。

NexCOBOT 与许多提供成套式工业机器人的公司不同之处在于其提供的是一套开放式模块化解决方案,让使用者能够开发最符合自身特定应用需求的机器人控制系统。

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