善用AI机器视觉 实现少量多样、弹性生产

所罗门视觉事业处产品经理陈韦均。

机器视觉发展多年，过去还没有导入AI前，在生产线要做到精准识别物件，仍面临许多挑战，像是识别透明、反光、或是正反面特徵不明显的物件，或是紧密排列的物件等。机器人(手臂)若无法做到精准识别，便会影响到生产线的物料取放、分类、组装等任务执行。

所罗门视觉事业处产品经理陈韦均举例，过往机器视觉的识别困境，包含物件外观轮廓相同，却无法准确判断物件的正反面，或是因为生产现场光源无法一致，这时候传统感光镜头扫描特殊材质物件时，便容易识别失误；又或是机械手臂的夹取点，工程师需花大量时间撰写手臂控工艺序码，才能避开手臂奇异点的空间障碍。

随着市场趋势，工厂比过去更需少量多样、弹性定制的生产模式，成立自动化的智能工厂是必须的。对此，为了解决机器人无法精准识别的问题，所罗门推出AI 3D机器视觉产品，有三大产品线，包含Solmotion视觉导引机器人解决方案、AccuPick 3D智能取放系统、以及Solvision AI检测软件，采用先进的深度学习技术，像是为机器人装上眼睛与大脑，赋予机器人感知能力，能成功识别物件与位置，让机器人做到过去难以达成的任务，为工厂带来全新应用体验。

陈韦均解释Solmotion减少制程过程对治具定位的仰赖，快速辨别工件上的变异与特徵，进而让机器人做出相应的动作与改变。「Solmotion透过AI技术深度学习客户物件，透过类神经演算法计算空间中物件的位置，整合2D、3D信息后，所罗门软件可直接引导机器手臂做动作。」陈韦均说明。

他指出，例如工厂生产车体过程需要涂胶，过去需要机械手臂再次定位或人工处理，现在透过Solmotion，可识别每款车体型号，进而计算手臂应该偏移的数据，进而精准涂抹在正确位置。因此不论生产的物件需要打磨、抛光、检测、研磨、或去毛边等各类需求，都能透过Solmotion实现。且可整合混合生产模式，生产流程变得更灵活并减少时间，以及节省夹具的所有制造成本和存储空间。

陈韦均接着分享AccuPick 3D，这技术可应用于许多产业的物件取放作业，像是工厂的CNC机台上下料、卸料自动化、公司仓库的拆堆栈、物流产业的订单捡货、包装线应用流程等。

陈韦均指出，像是料篮里杂乱随意堆置的物件，通常需要作业人员整齐摆放后，机械手臂才能取料。但藉由AI识别，无论物件是否有三维CAD档，所罗门AccuPick 3D均可精准判断乱堆中物件的面向及3D座标，并快速计算最佳抓取路径导引手臂，与避开会碰撞料篮的位置。他补充一家印度制造业工厂，导入所罗门AccuPick 3D后，因为快速精准识别物件，提升夹取跟取放动作准确度，让工厂生产效率大幅提高。

一般产线也需用到许多人力检测产品瑕疵或做产品分类，特别是许多传统产业，产品瑕疵常是不规律或难以定义的，因此传统AOI光学检测通常会无法准确识别。在这类应用上，所罗门AI检测软件Solvision能够协助业者识别如刮痕、裂缝、歪曲字体、色别、产品级别分类等许多应用。这套检测软件简单易操作，使用者无需编写任何程序语言，仅需输入少量各类瑕疵品影像即可训练软件快速识别瑕疵，适合像是少量多样的消费性产品、农业、或是工厂的焊道检测等。