協(xié)作機器人創(chuàng)新企業(yè)采用 Omniverse 將機器人檢測加速 20%，提高電子制造產品的質量。

怎樣能夠幫助機器人制造出更好的機器人？答案是通過模擬更多的機器人。

NVIDIA 創(chuàng)始人兼 CEO 黃仁勛今日展示了頭部電子制造商廣達（Quanta）如何使用 AI 機器人檢查產品質量。

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

例如，廣達子公司達明機器人（Techman Robot）的機器人如何運用 NVIDIA Isaac Sim，一款基于 NVIDIA Omniverse 的機器人模擬應用程序，開發(fā)自定義的數(shù)字孿生應用程序，以優(yōu)化對廣達生產線的檢測。

下方的演示視頻展示了達明如何使用Isaac Sim來優(yōu)化生產線上機器人對機器人的檢查。實際上，這是使用機器人制造機器人的過程。

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

達明使用 Isaac Sim 模擬、測試并優(yōu)化其最先進的協(xié)作機器人，將 AOI 集成到工廠車間中的機器人中，同時在機器人上使用 NVIDIA AI 和 GPU 在云端進行推理訓練。

Isaac Sim 建立在 NVIDIA Omniverse 之上，后者是一個開放的開發(fā)平臺，用于構建和運營工業(yè)元宇宙應用。

達明機器人 AOI 解決方案的獨特之處，包括檢測攝像頭是直接安裝在鉸接式機器人臂上的，并將 GPU 集成在機器人控制器上。

這種方式使機器人能夠檢查到固定攝像頭無法覆蓋的產品區(qū)域，也可以在邊緣使用AI即時檢測缺陷。

達明首席運營官 Scott Huang 提到：“與其他機器人品牌相比，達明機器人的顯著特點在于其內置的視覺系統(tǒng)和 AI 推理引擎。NVIDIA RTX GPU提升了機器人的 AI 性能。”

但對這些機器人的運動進行編程是一項十分耗時的工作。

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

這可能需要花費幾天的時間，探索數(shù)以萬計的可能性，才能確定一項最佳解決方案。

解決辦法：機器人模擬。

達明使用 Omniverse 在 Isaac Sim 中建立了檢測機器人和待檢測產品的數(shù)字孿生。

相比對真實機器人進行手動編程，在模擬中對機器人進行編程的花費時間減少了 70% 以上。使用精確的 3D 產品模型，在真正的產品生產之前就可以在數(shù)字孿生中開發(fā)應用，從而節(jié)省生產線上的寶貴時間。

然后，通過使用 Isaac Sim 中的強大優(yōu)化工具，達明可在 NVIDIA GPU 上同時探索許多的程序選項。

Huang 提到，達明最終找到了一個可將每次檢查周期時間縮短 20% 的高效解決方案。

節(jié)省的每一秒鐘檢測時間都將作用于達明生產客戶的損益盈虧。

收集和標記真實世界的缺陷圖像成本高且耗時長，因此達明轉向使用合成數(shù)據(jù)以提高檢查質量，使用 Omniverse Replicator 框架來快速生成高質量的合成數(shù)據(jù)集。

這些被精心標記的圖像被用來訓練云端的AI模型，極大地提高了模型性能。

基于 NVIDIA 的技術，在邊緣可以高效率、低延遲地運行幾十個 AI 模型。有時在檢測特別復雜的產品時，需要運行 40 多個模型去仔細檢測產品的各個不同方面。

點擊鏈接與NVIDIA一起在 COMPUTEX 上進一步了解 Omniverse 上的 Isaac Sim、Metropolis 和 AI 如何簡化各產品和行業(yè)的光學檢測流程。（https://www.nvidia.com/en-us/events/computex/）

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