協(xié)作機(jī)器人創(chuàng)新企業(yè)采用 Omniverse 將機(jī)器人檢測(cè)加速 20%，提高電子制造產(chǎn)品的質(zhì)量。

怎樣能夠幫助機(jī)器人制造出更好的機(jī)器人？答案是通過(guò)模擬更多的機(jī)器人。

NVIDIA 創(chuàng)始人兼 CEO 黃仁勛今日展示了頭部電子制造商廣達(dá)（Quanta）如何使用 AI 機(jī)器人檢查產(chǎn)品質(zhì)量。

黃仁勛在本周臺(tái)北舉行的 COMPUTEX 主題演講中展示了電子制造商是如何將其最先進(jìn)的工廠數(shù)字化。

例如，廣達(dá)子公司達(dá)明機(jī)器人（Techman Robot）的機(jī)器人如何運(yùn)用 NVIDIA Isaac Sim，一款基于 NVIDIA Omniverse 的機(jī)器人模擬應(yīng)用程序，開(kāi)發(fā)自定義的數(shù)字孿生應(yīng)用程序，以優(yōu)化對(duì)廣達(dá)生產(chǎn)線的檢測(cè)。

下方的演示視頻展示了達(dá)明如何使用Isaac Sim來(lái)優(yōu)化生產(chǎn)線上機(jī)器人對(duì)機(jī)器人的檢查。實(shí)際上，這是使用機(jī)器人制造機(jī)器人的過(guò)程。

自動(dòng)光學(xué)檢查（AOI）可以幫助制造商更快地識(shí)別缺陷，向全球客戶交付高質(zhì)量的產(chǎn)品。NVIDIA Metropolis 視覺(jué)人工智能框架現(xiàn)已支持AOI，還可用于優(yōu)化從汽車到電路板等產(chǎn)品的檢測(cè)工作流程。

達(dá)明使用 Isaac Sim 模擬、測(cè)試并優(yōu)化其最先進(jìn)的協(xié)作機(jī)器人，將 AOI 集成到工廠車間中的機(jī)器人中，同時(shí)在機(jī)器人上使用 NVIDIA AI 和 GPU 在云端進(jìn)行推理訓(xùn)練。

Isaac Sim 建立在 NVIDIA Omniverse 之上，后者是一個(gè)開(kāi)放的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，用于構(gòu)建和運(yùn)營(yíng)工業(yè)元宇宙應(yīng)用。

達(dá)明機(jī)器人 AOI 解決方案的獨(dú)特之處，包括檢測(cè)攝像頭是直接安裝在鉸接式機(jī)器人臂上的，并將 GPU 集成在機(jī)器人控制器上。

這種方式使機(jī)器人能夠檢查到固定攝像頭無(wú)法覆蓋的產(chǎn)品區(qū)域，也可以在邊緣使用AI即時(shí)檢測(cè)缺陷。

達(dá)明首席運(yùn)營(yíng)官 Scott Huang 提到：“與其他機(jī)器人品牌相比，達(dá)明機(jī)器人的顯著特點(diǎn)在于其內(nèi)置的視覺(jué)系統(tǒng)和 AI 推理引擎。NVIDIA RTX GPU提升了機(jī)器人的 AI 性能?！?/p>

但對(duì)這些機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行編程是一項(xiàng)十分耗時(shí)的工作。

開(kāi)發(fā)人員必須確定機(jī)械臂的精準(zhǔn)位置以及最高效的活動(dòng)順序，從而盡快捕捉可能出現(xiàn)的數(shù)百幅圖像。

這可能需要花費(fèi)幾天的時(shí)間，探索數(shù)以萬(wàn)計(jì)的可能性，才能確定一項(xiàng)最佳解決方案。

解決辦法：機(jī)器人模擬。

達(dá)明使用 Omniverse 在 Isaac Sim 中建立了檢測(cè)機(jī)器人和待檢測(cè)產(chǎn)品的數(shù)字孿生。

相比對(duì)真實(shí)機(jī)器人進(jìn)行手動(dòng)編程，在模擬中對(duì)機(jī)器人進(jìn)行編程的花費(fèi)時(shí)間減少了 70% 以上。使用精確的 3D 產(chǎn)品模型，在真正的產(chǎn)品生產(chǎn)之前就可以在數(shù)字孿生中開(kāi)發(fā)應(yīng)用，從而節(jié)省生產(chǎn)線上的寶貴時(shí)間。

然后，通過(guò)使用 Isaac Sim 中的強(qiáng)大優(yōu)化工具，達(dá)明可在 NVIDIA GPU 上同時(shí)探索許多的程序選項(xiàng)。

Huang 提到，達(dá)明最終找到了一個(gè)可將每次檢查周期時(shí)間縮短 20% 的高效解決方案。

節(jié)省的每一秒鐘檢測(cè)時(shí)間都將作用于達(dá)明生產(chǎn)客戶的損益盈虧。

收集和標(biāo)記真實(shí)世界的缺陷圖像成本高且耗時(shí)長(zhǎng)，因此達(dá)明轉(zhuǎn)向使用合成數(shù)據(jù)以提高檢查質(zhì)量，使用 Omniverse Replicator 框架來(lái)快速生成高質(zhì)量的合成數(shù)據(jù)集。

這些被精心標(biāo)記的圖像被用來(lái)訓(xùn)練云端的AI模型，極大地提高了模型性能。

基于 NVIDIA 的技術(shù)，在邊緣可以高效率、低延遲地運(yùn)行幾十個(gè) AI 模型。有時(shí)在檢測(cè)特別復(fù)雜的產(chǎn)品時(shí)，需要運(yùn)行 40 多個(gè)模型去仔細(xì)檢測(cè)產(chǎn)品的各個(gè)不同方面。

點(diǎn)擊鏈接與NVIDIA一起在 COMPUTEX 上進(jìn)一步了解 Omniverse 上的 Isaac Sim、Metropolis 和 AI 如何簡(jiǎn)化各產(chǎn)品和行業(yè)的光學(xué)檢測(cè)流程。（https://www.nvidia.com/en-us/events/computex/）