在製造業、金屬加工業、食品業產線上仍然有許多上下料工作依賴人工進行，但是由於缺工情況日益嚴重，機器人進行自動化上下料需求逐漸浮現。實現自動化上下料的難題之一是許多場景下如零組件、金屬粗胚、食品包裝等工件散亂堆放於容器內。相比人類，實現機器人從容器中取出隨機擺放的零件，再將其精確放入機器中的過程困難重重。大聯大友尚推出的3D物件夾取系統解決方案，通過一系列先進的技術創新可實現精準的物件夾取，有效解決了上述問題。

該方案通過Intel Realsense D415 Camera錄製物件的3D影像資料，並通過USB將影像資料送到Edge AI System，內置Intel OpenVino工具包的Edge AI System通過影像分析與深度學習算法識別物件位置、姿態的相關信息（X，Y，Z，Rx，Ry，Rz），該AI系統也可以將識別到的物件種類、狀況等信息上傳到雲端或本地端並通過儀錶盤顯示物件的信息。機械臂與Edge AI System通過TCP/IP協議互相溝通，執行獲得的物件位置、姿態信息（X，Y，Z，Rx，Ry，Rz），實現夾取物件，可實現AI識別方案快速部署。

核心技術優勢：
1.Intel RealSense D415 camera
 低成本的3D雙目深度相機；
 提供完整SDK可以快速與系統整合；
 可快速掃描，提供點雲信息；
 可通過ROS整合開發自主創新功能；
 智能化3D物件識別。

2.Intel OpenVino Toolkit
 可最佳化訓練好的模型；
 支持業界、學界常用的訓練框架；
 可快速部屬到Intel的硬體平台如CPU、GPU、VPU、FPGA；
 提供常用的預訓練模型如SSD、YOLO等；
 提供C++與Python的應用範例，縮短程式開發週期。

3.3D物件夾取系統方案
 可自動夾取與放置物件；
 定制化的物件識別(可依客戶需求再訓練模型)；
 通過標準TCP/IP界面傳輸物件夾取信息。

方案規格：
 3D相機：Intel RealSense D415 Camera；
 作業系統：UBuntu 16.04；
 Intel NUC Rugged Board with Core i3/i5 Processor；
 AI推理套件：Intel OpenVino Toolkit 2020.03；
 記憶體：4GB以上；
 傳輸界面：USB 3.0 and TCP/IP 界面；
 機器手臂：6軸手臂、4軸手臂 with TCP/IP 界面；
 加速卡：Intel® Movidius™ Myriad™ X Edge AI Module VEGA-320-01A1。

- 新聞稿有效日期，至2021/07/01為止

上一篇：防疫在家的日子辛苦了，聯成電腦在家不停學！繼續拚！
下一篇：華虹半導體12英寸90納米BCD實現規模量產