在提升制造流程的效率及降低勞力密集度的過程中，機器人扮演了十分重要的角色。不但有助于控制成本并提升質量，還能增加生產力。不過，機器人系統設計的復雜性已經讓許多制造商望之卻步。此外，還要識別并整合多家廠商的子系統，更是讓情況雪上加霜。
NEXCOM 子公司 NexCOBOT 提供了一套將人工智能 (AI) 與機器視覺整合并采用全新 Intel® 視覺加速器設計產品的彈性模塊化機器人解決方案。這套解決方案集結了人工智能的判斷力、機器人的行動力與機器視覺的洞察力，為制造和工業實作帶來全新層次的精確化與優化。
挑戰
在各種不同的產業中，將制造流程優化的關鍵就是提高自動化。不過，傳統的機器視覺有一些限制。一般而言，傳統的機器視覺只能根據固定的規則執行瑕疵偵測和分類，并只能在特定的環境下運作。舉例來說，如果照明發生變化或是出現灰塵或油脂等部分障礙物，就可能會對精確度和質量造成負面影響。導入 AI 架構可讓機器人更有彈性、提升對環境條件改變的免疫力，并且能夠自由地處理各種檢測工作。機器人自動化流程可透過視覺系統升級，處理更復雜的工作。雖然現代化AI的優點顯而易見，不過要將這類功能整合到傳統的機器視覺流程可能會相當困難。
由于產業對工業機器人的需求不斷增加，對于完整的機器人解決方案組件要求也相對越來越高。不過，這些組件可能會因廠商和客戶需求而異，因此難以提供標準化的智能機器人解決方案。
解決方案
機器人與機器解決方案的未來就是建立一個可讓裝置、機器、機器人和傳感器能夠相互通訊的生產環境。NexCOBOT 將 AI 導向的視覺功能整合到機器人上，讓質量和精確度比傳統的機器視覺更出色，同時為工業運作帶來全新層次的彈性。在最近的試驗中，NexCOBOT 展示了兩部具備 AI 視覺的機器人執行汽車LED組裝的過程。這個小體積、高度混合的制造范例需要更高層級的客制化和彈性。LED 模塊的樣式、色彩、形狀和配置經常變更。
在這個展示中，一部機器人會轉動轉盤以變更 LED 模塊的位置，然后使用 AI 視覺來拍攝轉盤的照片并將正確的模塊和色彩分類，除了取得分類信息，更進一步透過機器視覺技術準確取得LED模塊的位置及角度信息。機器人會根據 AI 數據拿取模塊、接上電源并執行測試，同時備妥生產線，而在傳統的組裝線下，選擇色彩、樣式和 LED 模塊的工作則皆是落在操作人員身上。AI 視覺即使環境條件很差及/或不斷改變，仍能成功達到目標和自動化來完全取代人力。
NexCOBOT 解決方案采用高效能 Intel® 技術支持，包括 Intel® Celeron® 處理器和 Intel® Core i7 處理器，KUKA機器人維修，并且使用 Intel® 以太網絡控制卡來打造 EtherCAT 架構的機器人控制系統。此外，這套解決方案還運用了 OpenVINO 工具組來實作 AI 推斷，m.twshmhelmet.com，并且運用 Intel® Movidius VPU 進行邊緣的計算機視覺加速，使得機器人控制與AI可以運行于單一機臺。
NexCOBOT 與許多提供成套式工業機器人的公司不同之處在于其提供的是一套開放式模塊化解決方案，讓使用者能夠開發最符合自身特定應用需求的機器人控制系統。
•滿足高度混合、小體積制造的要求
•在多變的環境條件下提高精確度
•加速實現成效—不需每次使用皆設置相同的環境
•針對各種測試和不同的應用使用標準作業程序(SOP) 和模型
MiniBOT 用以決定 LED 樣式
•與使用者互動
•轉動LED模塊
AI 視覺 (OpenVINO)
•辨識正確色彩的 LED 模塊
•取得 LED 模塊的準確位置、角度等信息
MiniBOT 7R 用以組裝 LED 模塊
•組裝 LED 模塊
•測試組裝結果
制造業使用案例
由于每年有數千款模塊化產品進入市場，因此 NexCOBOT 支持從模塊分類到瑕疵識別和檢測都包括在內的各種機器人使用案例。操作人員甚至能使用人機接口 (HMI)，以數字方式與機器互動。智慧工廠可提供許多優點，包括縮短操作人員工時，而且還能透過進階資料分析所取得的見解，增加處理量、提高產量、提升效率并縮短停機時間。
NexCOBOT 智能機器解決方案不但能促進制造流程的端對端鏈接，工業機器人維修，還能簡化生產線的架構。