所羅門不是只有機器人 強推AI視覺開發平台、即學即用快速落地

財經 產業脈動
2024/08/21 10:36
克里夫 文章

【記者蕭文康/台北報導】AI 視覺領導廠商所羅門(2359)自今年3月在 NVIDIA的 GTC 上亮相以來,備受矚目。雖然業界關注主要聚焦在所羅門的機器人應用上,事實上,所羅門在過去10年中不斷深化其 AI 視覺研發能力,已擴展其產品範圍至機器人應用之外。所羅門董事長陳政隆表示,所羅門的AI視覺開發平台已整合並優化許多不同的AI算法,使 AI 能夠適用於多元化的視覺應用,先進的算法讓用戶使用較少量的圖像樣本學習即可訓練出高辨識率的 AI 模型。

所羅門單手臂夾取物品。公司提供 zoomin
所羅門單手臂夾取物品。公司提供
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所羅門展機器人 3D 視覺、AI 缺陷檢測到整合 AI 和 AR 技術

在今年的自動化展覽中,所羅門展示各種視覺應用,從機器人 3D 視覺、AI 缺陷檢測到整合 AI 和 AR 技術的增強智能解決方案。這些展示類似於所羅門成功為豐田、戴爾、應用材料、西門子、香奈兒、3M 和愛爾康等頂級國際企業實施落地的方案。

特別值得關注的是,所羅門不僅將視覺應用作為獨立產品提供,更提供完整的AI視覺應用開發平台,讓客戶能夠針對自己所需的場景迅速開發客製化解決方案。

AI視覺應用開發平台整合不同機器人品牌及無人機等

陳政隆指出,在與數百家國內外客戶討論過程中,所羅門了解到,客戶現場部署 AI 時,開發客製化AI應用所需的時間和資源通常遠比客戶預期的多,很多時候效果不佳導致無法落地。所羅門的AI視覺開發平台已整合並優化許多不同的AI算法,使 AI 能夠適用於多元化的視覺應用,先進的算法讓用戶使用較少量的圖像樣本學習即可訓練出高辨識率的 AI 模型。

此外,該平台還整合不同的機器人品牌、PLC、2D 和 3D 相機、攝影機、AMR,甚至無人機等硬體。使用者可以利用這些軟硬體整合功能快速定制其任務,無需編寫程式語言,就好比使用樂高構建積木模型一樣容易。

今年的自動化展覽展示所羅門在 AR、AI 和多種機器人系統的先進視覺整合。其中一大亮點是透過 ChatGPT 下指令給機器人,讓機器人或自走車(AMR)自主完成巡邏檢查,就算10公尺以外的物件如工業錶頭的指針數據都可立即辨識,協助降低人員走動時間並提高巡檢準確性。所羅門還展示一項創新技術,該技術整合AI 和 AR,運用AR導引作業員操作裝配任務,再由AI即時確認作業員操作是否正確。

 

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AR+AI已運用於石化廠、汽車零件廠、連鎖零售店、國外捷運、國際機場

陳政隆進一步說明,在許多前線作業中,人的雙手靈巧性目前仍遠優於機器人,所以並非所有事情都用自動化解決才最有效率。然而,人類可能會犯錯,導致工安問題或工廠生產力下降。透過AI 和 AR的整合技術,現在可以將作業人員錯誤降至最低及效率提升。

他說,這項技術需與無線電信業者和硬體廠商整合,所以很高興能與中華電信、安提、Axis、愛普生、佐臻、慧友、愛比科技、昇鋭、BenQ、iMozen、東擎、群豐資訊、邁達特、METAMatch、Nx等眾多生態系夥伴一起合作,將各種須將AI客製化的應用場景快速落地。所羅門AR+AI技術已成功運用於石化廠、汽車零件廠、連鎖零售店、國外捷運、國際機場等多類不同領域上。

 

全球首套多隻手臂搭配3D視覺使用

此外,藉由與NVIDIA在機器人領域的合作,所羅門在這次自動化展展示一款智能運動規劃軟體,可根據用戶在3D CAD 檔上面指定機器人需到達的點位和姿勢,即時算出數百條機器人可能行走的最佳路徑,並且避開機器人到達不了的「奇異點 singularity」,一舉破解過往工程師需耗費多時使用繁瑣的機器人教導器來進行機器人路徑編碼痛點。

至於廣運的攤位裡,所羅門、MetAI與廣運將合作重現今年電腦展NVIDIA執行長黃仁勳演講中用Omniverse所呈現的手臂搭配3D視覺使用的物流應用。同時將在全球協作機器人領導品牌Universal Robots攤位中展現所羅門3D視覺結合NVIDIA Isaac的應用。除此之外,所羅門也展示全球第一套讓多隻手臂同時在雜亂料籃中取料,又能避免手臂碰撞的3D AI視覺技術,以提升物流及倉儲取件效率五成以上。此外,所羅門亦推展一款實惠的焊接機器人解決方案,協助解決國內當下技術焊工短缺的問題。

除了上述產品外,所羅門Solvision AI瑕疵檢測產品已成功落地在許多半導體、EMS、汽車、隱形眼鏡、農業和醫療器材等行業。針對瑕疵樣本稀少的應用行業如半導體,所羅門近期開發了以生成式 AI 「模擬仿真」瑕疵的功能,以確保有足夠的多樣性樣本用於建立高識別率AI模型,同時也包含傳統 AOI功能,更方便精確的定位和量測瑕疵大小。Solvision瑕疵檢測功能亦可輕鬆搭配機械手臂檢測非平面的大型物件,例如馬達或伺服器,僅需設定機器手臂需拍照檢驗的瑕疵3D位置,即可快速算出並執行最佳手臂檢測路徑。

陳政隆強調,許多企業認為AI 自動化項目落地很簡單,但最後卻發現軟體優化、硬體整合及收集資料所需投入的資源相當大。然而,為了喝牛奶而養牛是沒有必要的。所羅門的平台透過長年實際場域的累積已將許多複雜的軟硬體整合優化,使得客戶部署及落地客製化AI視覺應用比以往更快更加可行。

 

 

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