機器視覺成為製造業助力

黃仁勳在GTC大會上提到：「現在最常用的機器人，即是製造用的機械手臂，它們需要程式編寫。包括電腦視覺演算法、人工智慧演算法、具幾何學認知的控制與路徑規劃演算法，都要大量的計算資源。」

這段話點出了輝達與所羅門的技術性合作⸺導入輝達 Isaac Manipulator，讓生成式 AI 快速運用在製造業現場，例如機器視覺的進展。在工業 4.0 時代，機器視覺已經成為關鍵技術，應用場域越來越多元廣泛，為製造業添上重大助力。包括人臉辨識、智慧影像辨識、AGV 無人搬運車等製程設備，都高度仰賴 AI 機器視覺技術。

所羅門深耕機器視覺十年，本次登上輝達 GTC 大會的產品為 AccuPick。它融合了機器視覺和 AI 深度學習，讓機器人同時具有類似人的視覺與大腦思考能力，變得更聰明，高效執行越趨複雜的任務。

所羅門與輝達智慧搭檔，在今年 GTC 大會，SOLOMON 的標誌躍上螢幕，成為矚目焦點。圖︱NVIDIA官方Youtube截圖

搭載輝達技術，機器人聰明選出最好路徑

2024 工具機展，所羅門便在現場展示了一款迷你版的智慧機器手臂，示範在 3D 機器視覺系統的輔助下，機器人如何精準夾取小工件。

展場人員解釋，AccuPick 系統是以 AI 為核心、使用 3D 機器視覺。這就像是為機器人裝上大腦與眼睛，讓機器手臂精準地挑選隨機或未知物體。

搭載系統的機器手臂，會透過鏡頭先進行拍攝，協助機器人掌握 3D 立體環境，同時判讀出多方位與多方向。此外，它可辨識高度複雜的圖像，以及傳統視覺不易辨識出的物件，例如小於 5mm 金屬薄片、橡膠、紋路複雜的紡織品。

但只作辨識還不夠！更聰明的機器助手，是能自動運算、聰明選路。

所羅門解釋，機器手臂會以傾斜角度來挑揀物件，因為當它判讀小工件凌亂傾倒，便可能選擇從斜面探入揀料。這種行進方式，能解決傳統機器手臂只能「直球對決」，結果造成多餘碰撞的困擾。特別是，製造現場通常情景複雜，置物箱、廠內環境會有多樣型態、不規則、錯落混雜的擺件。

這項技術的優勢，即是讓機器人裝上眼睛、賦予AI大腦，即能自動規劃出一條最優化路徑，避免碰撞，再依據需求數量、組合，精準夾取後放在一起。

2024 工具機展，所羅門以迷你版的機器手臂展示 AccuPick 新技術，透過 AI 機器學習、視覺導引技術，協助機器手臂更聰明靈活。

AI技術再躍進，兩張照片就能學會

事實上，機器視覺的應用並非新鮮事，但這次AI技術的關鍵是：更快、更好、更聰明！

過去，技術人員需要先餵入大量的照片，不同角度、局部特寫等圖像資料，提供機器學習「教材」。但現代製程的情境，倉儲或物流現場經常有上百、上千個 SKU，產品型號差異極大，機器學習往往得動用海量圖像、花上好幾個月。

但最新的 AI 深度學習技術，讓機器人突破限制、高速成長。只要運用少量的圖像樣本，就能聰明學會，靈活對應到倉儲內上千的物件，做精準的辨識、拾取和放置。這也讓人機協作的工作模式，變得更提效，朝生產「智慧化」目標更往前邁進一步。

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