當人工智能與機器視覺相遇

數位製造(Digital Manufacturing) 自工業革命以來一直是智慧製造中不可或缺的一環,利用數位化原型(Digital Prototyping) 將概念形象實體化,再將CAD 或設計圖紙交由工廠來完成產品複製的工作,也就是「CAD 設計->CAE 驗證->CAM 生產」的流程。

請想像從行動裝置就能掌握訂單、出貨、生產線整體設備效率(OEE) 數據,甚至連人員、採購狀態都能獲得即時資訊,這對於營運管理決策會有多大的助益;此外,還可以善用蒐集來的數據,優化整體生產線流程,最後降低成本等效益。

隨著消費型態的改變,人們對於產品極致的功能與視覺衝擊的期望,漸漸改變生產型態,從手邊的消費型電子產品如手機、筆電、平板等,到大型的交通工具如汽車、機車、自行車等,無一不是半年小改款、一年大改款,在外觀與設計上不斷推陳出新,消費者求新求變的速度壓縮既有型態的產品週期,此一轉變讓傳統製造業不得不面臨改變的挑戰,從本質上的改變,必須要從大量生產(Mass Production) 轉成大量客製化(Mass Customization) 的過程觀念。

所羅門表示,體驗中心主要展示兩個系統,分別是現場資訊監控系統(SFCS;Shop Floor Control System)與戰情室系統(War Room)。「隨著產品的生命週期變短,製造要變得更有彈性。」傳統的「設計-> 驗證-> 生產」循環週期必須要合理的縮短,才能迎接消費者時代來臨對產品求新、求變求快的挑戰。

得利於3D 列印技術的普及,我們已經大量減少數位化原型的設計階段,從開發、驗證到生產的週期可以大量的縮短,藉由日趨成熟的CAD/CAM 軟體,我們可以很快將設計語言轉換至機器語言,不管是CNC加工或是開發模具,都能很快做驗證。但,假如產品製程不只用到CNC,而更需要搭配機器手臂的彈性製造呢?我們是不是有一套如CNC這樣方便的CAD/CAM解決方案?

機器手臂的離線編程軟體

有鑑於越來越多的機器手臂廣泛的應用於各個加工產業的製程,凡舉銲接、拋光研磨、切割、鑽孔、噴漆、塗膠等,無不愈趨依賴機器手臂的彈性加工,尤其當應用情境不只是單純的點對點加工,而是一連串複雜的路徑與加減速時,這樣情形相比於西元1967年(第一隻機器手臂發明時),著實有很大的不同。拿著教導盒 (Teaching Panel) 蹲在手臂前做教導 (Teaching) 的方式,將不敷大量的路徑串連的手臂加工動作。

因此,近年來有大量的OLP(Off-line Programming)軟體產生,這些軟體猶如CNC用的CAD/CAM般,利用CAD的輪廓與點、線、面,產生出機器手臂一連串動作的CAM程式,解決並排除機器手臂中,包含奇異點 (Singularity)、超出工作範圍 (Out of reach)、節點極限 (Joint Limit)、碰撞 (Collision)⋯等線上教導時常遇到的問題,大幅降低操作人員教導路徑與學習。

數位製造的發展現況與瓶頸

就上述情況而言,OLP似乎已經能完美串聯CAD到CAM的加工情境,並產生諸多應用所需的細微加工路徑。但隨著應用層面的拓展,在智慧製造中仍有一個懸而未解的議題,那就是「變異量」。所謂的變異量,即是在我們製程中常提到的「累積公差」與「產品型變」,凡舉治具、生產的工件、手臂精度、機台底座甚至是機器視覺本身都存在「數位」與「現實」上的差異與變異,這樣的差異使得OLP產生的路徑無法完美的套用於現實物體中,讓美好地模擬只能停留在虛擬數位演示中。

也就是此一差異,大大限制OLP在數位製造發展的潛力,使得常規型應用還是回到傳統「人工教導」模式,而不能導入OLP,一個更有效率的開發環境。

但許多業主都忽略了,當員工正在做「線上教導(On-line Teaching)」時,機台本身當下近乎「零產能」,而這樣的傳統做法本身所佔用的時間、人力、來回微調(Fine Tune)的時間、物料、更換模治具的成本等,顯然是生產力與自動化無形的殺手。

所羅門Solmotion的誕生

所羅門依據多年視覺經驗,完美整合AI智能與3D視覺,賦予機器人物件感知能力,利用物體的3D特徵值,透過AI的深度學習與立體比對(3D Matching),將物體的樣式、座標、變異量等資訊,即時的運算並反饋給OLP軟體,如此一來,每次在OLP中模擬並產生的路徑程式,將能更真實的呈現物體在現實中的狀態,而非虛擬的位置或是需要額外的卡氏座標定位治具,大幅的增加加工的彈性(flexibility)與可及性(accessibility)。

Solmotion,視覺導引機器人 (VGR,Vision Guided Robot)方案完美揉合數位與現實的差異,整合整廠生產流程從CAD到CAM再到VC(Virtual Commissioning),讓現實更接近理想,數位更貼近真實,對於需要精密加工路徑的應用,Solmotion將可為產業提供完整且快速的解決方案。

CAD 比對與智慧路徑自動生成

除了能根據物體的AI特徵與3D輪廓感知物體外,Solmotion還能依據CAD中的3D資訊,即時比對現實中物件的3D輪廓,找出其變異量並直接於空間中產生相應的加工路徑,完美的解決生產中因溫度、濕度、壓力等外在因素所產生的形變,讓生產的品質更趨穩定,目前已廣泛運用於拋光研磨、模具修補、焊接、3D列印、品質檢測等應用。

除了能根據物體的3D輪廓感知物體外,Solmotion還能夠利用AI自動尋找物體的邊緣並自動產生加工路徑,對於樣式繁多的產品尤其適合,例如製鞋業中的塗膠、表面電漿處理,IC製程中愈趨重要的三防膠塗布,以及各式鈑金烤漆、木業家具的自動噴漆等應用,將免去繁複的機構定位與手動編程,達到免教導、直覺式的機器人使用體驗。

所羅門AI視覺提供數位製造完整解決方案

利用3D AI視覺運算實體與CAD的誤差自動產生機器手臂研磨路徑

Brain with Vision

德國於2011年提出的工業4.0的自動化,將勞力密集轉為自動化生產,而下一代的工業革命,將會發生在AI導入工業自動化後所激盪出超越人類智慧與能力的革命性改變。3D視覺(Vision)結合AI運算(Brain)後,不僅可提供機器手臂目前現有環境的狀況,自動閃避環境中的障礙物,甚至能夠根據物體的偏移、旋轉等狀態,及時運算出相對應的路徑。

傳統的機器手臂將不再盲目運作或等待操作員指示,而是能夠「看到」物體後,「思考」根據事先訓練的資料庫中,搜尋比對最相近的工件樣式,讀取執行相對應的路徑,來達到彈性製造、混單生產的情境,即使沒有精密治具的定位,也能夠「感知」加工物件的變化,對於面對未來產品少量多樣的變化環境,又多一分智慧的力量。

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