透過機器視覺與AI的整合推動工業(yè)

在提升制造流程的效率及降低勞力密集度的過程中，機器人扮演了十分重要的角色。不但有助于控制成本并提升質(zhì)量，還能增加生產(chǎn)力。不過，機器人系統(tǒng)設(shè)計的復(fù)雜性已經(jīng)讓許多制造商望之卻步。此外，還要識別并整合多家廠商的子系統(tǒng)，更是讓情況雪上加霜。

在各種不同的產(chǎn)業(yè)中，將制造流程優(yōu)化的關(guān)鍵就是提高自動化。不過，傳統(tǒng)的機器視覺有一些限制。一般而言，傳統(tǒng)的機器視覺只能根據(jù)固定的規(guī)則執(zhí)行瑕疵偵測和分類，并只能在特定的環(huán)境下運作。舉例來說，如果照明發(fā)生變化或是出現(xiàn)灰塵或油脂等部分障礙物，就可能會對質(zhì)量造成負(fù)面影響。

機器人與機器解決方案的未來就是建立一個可讓裝置、機器、機器人和傳感器能夠相互通訊的生產(chǎn)環(huán)境。機器人會根據(jù) AI 數(shù)據(jù)拿取模塊、接上電源并執(zhí)行測試，同時備妥生產(chǎn)線，而在傳統(tǒng)的組裝線下，選擇色彩、樣式和 LED 模塊的工作則皆是落在操作人員身上。

AI 視覺的機器人執(zhí)行汽車LED組裝的過程。這個小體積、高度混合的制造范例需要更高層級的客制化和彈性。LED 模塊的樣式、色彩、形狀和配置經(jīng)常變更。集結(jié)了人工智能的判斷力、機器人的行動力與機器視覺的洞察力，為制造和工業(yè)實作帶來全新層次的優(yōu)化。雖然現(xiàn)代化AI的優(yōu)點顯而易見，不過要將這類功能整合到傳統(tǒng)的機器視覺流程可能會相當(dāng)困難。