台北国际自动化工业大展与国际物流展21日于南港展览馆盛大开幕，其中不论物流解决方案的软件供应商、机械手臂开发商、输送机硬件业者等，在他们对产品的开发考量中，不约而同有一致的参数──电商货件。 所罗门无教导式机器手臂夹取货物影片 [video=www.youtube.com/watch?v=RfSqskj6LqM]?

物流产业现有两大转型动力，外有电商业者以需求强力叩关，以庞大的订单量催促物流产业升级作业效率；内有日益严重的缺工问题，物流的最后一哩路仍是劳力密集，过重、过大的货件，以及过多的订单量，让物流产业长期在高工时、高压的条件下工作，人员流动率高。 这让过去专注于制造产业的所罗门将目光转往物流产业，带著AI与3D视觉结合的技术，欲改善货件分拣的流程与效率。所罗门视觉事业处资深业务经理

在3D视觉与AI的集成下，机器手臂增添「眼」与「脑」，形成手眼合一并具备思考能力的智能机械。其中，随机夹取更被业界视为难度最高的机器手臂应用，特别是物流业每日动辄数以万计的物品流动于仓储中，如何针对数量庞大且在混料的情况下顺利完成分拣货，也成为物流应用的新市场需求。 随机夹取(Bin Picking)被业界视为3D视觉+AI应用的新圣杯。由于传统3D视觉因技术限制，较难针对混

3D感测技术因受到苹果智能型手机采用受到市场关注，但随后雷声大雨点小，在智能型手机的应用上除了脸部辨识与行动支付外，似乎也没再溅起更大的水花。但随著工厂自动化与智能化需求升温，3D视觉感测在制造端仍被看好可扩大应用范围。 传统2D机器视觉在制造端已广泛使用于包括量测、定位、读取以及瑕疵成像检测等应用，但不同于2D平面，3D视觉涵盖深度信息，可检测对比度较低但明显存在高度差异的

机器视觉已是机器手臂的标配之一，尤其3D视觉应用广泛，目前在制造业可被应用于如定位、辨识、与瑕疵检测等需求，而随著人工智能风潮兴起，全球诸多机器人大厂也开始将机器视觉系统里导入AI深度学习功能，欲将机器人产品推升新的技术高峰。对此，机器手臂业者则是普遍看好在3D视觉集成AI的发展下，市场前景将会是在随机取放(Random Bin Picking)需求应用。 机器手臂导入3D视

事实上，近年不少制造业主备感焦虑，生怕自己对智能科技的理解太浅，导致数码转型步伐太慢，与对手的距离愈拉愈远，竞争力也愈来愈低，如今加上中美贸易大战吹皱一池春水，让全球供应链出现剧烈变化，无异一波未平、一波又起，使得经营变量增加许多；影响所及，制造业迈向智能制造的心态自然更加急切。 为协助广大的制造业者懂得如何深化智能科技，进而融合工业自动化，能以「未来工厂」新面貌应付今后诡谲

? 工厂导入机器手臂意在降低对人力的依赖，精简制造流程以提升生产效率，然而过去制造业者在机器手臂正式上线以前需对其加以训练与调教，透过详细的编程定义每个动作，但这段过程往往因为复杂的技术以及耗时长而让刚开始导入自动化的使用者忘之却步，但受惠于人工智能发展，有机器手臂业者也瞄准这个痛点，透过AI要让训练机器人变得更容易。 目前机器手臂主要集成的感测技术主要

一年一度的视觉系统设计(Vision Systems Design 2019)创新奖，在北美最重要、二年举行一次的AUTOMATE自动化展会期间颁发，来自台湾的AI、3D视觉领导厂商所罗门以自主研发的AccuPick 3D智能取放系统，在「视觉系统」类别，赢得专家评审一致肯定，勇夺金奖。 Vision Systems Design创新奖，2019年迈入第5年，该奖项被视为工业

制造业可谓惊心动魄的一年，一方面全球科技风起云涌，使云端、AI、大数据、区块链、AR/VR、微服务...等等火苗愈烧愈旺；另一方面上演了中美贸易战，导致一些生产基地开始转移，造成全球供应链剧烈变化。 对于台湾制造产业来说，世界局势的多变，纵有危机、亦是中转，端看如何深化智能科技与工业自动化的融合，藉由「未来工厂」新风貌，让竞争力不减反增，从容因应已经到来、或即将到来的挑战与机

近年，由于人力成本增加，带动了工业机器人的使用量与市场快速成长。机器人并非天生聪明，让机器人变得更聪明的关键在于视觉系统，尤其透过AI及视觉技术将使机器人具有人脑思维，变得更聪明，可以执行更复杂的任务。 2019台北国际工具机展中，所罗门(SOLOMON)展出3D视觉模块 ，透过内建3D影像辨识与量测软件，可用于尺寸量测视觉辨识、视觉检测、定位、逆向工程、工业机器人视觉。同时