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透过机器视觉与AI的整合推动工业

2020/3/27 16:19:32 82次浏览 AI 机器视觉
在提升制造流程的效率及降低劳力密集度的过程中,机器人扮演了十分重要的角色。不但有助于控制成本并提升质量,还能增加生产力。不过,机器人系统设计的复杂性已经让许多制造商望之却步。此外,还要识别并整合多家厂商的子系统,更是让情况雪上加霜。

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,就可能会对质量造成负面影响。

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。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。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优化。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。

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