所羅門機器狗魯夫來了！自動化展亮點快看

▲所羅門自動化展中展出「AI視覺應用開發平台」。（圖／記者王翊綺攝影）

自動化展今（20）日起盛大開展，AI 視覺領導廠商所羅門（2359）自今年3月在輝達（NVIDIA）GTC上亮相以來，備受矚目，雖市場主要聚焦其機器人應用，但他們在過去10年不斷深化AI視覺研發能力，已擴展其產品範圍至機器人應用之外。所羅門本次展示「AI視覺應用開發平台」，有機器人3D視覺、AI缺陷檢測到整合AI和AR技術的增強智能解決方案，展出的「機器狗」魯夫及娜美更是吸睛。


▲所羅門自動化展中展出「機器狗」魯夫（左）、娜美（右），吸引不少人駐足圍觀。（圖／記者王翊綺攝影）

本次展覽中，所羅門不僅將視覺應用作為獨立產品提供，更提供完整的AI視覺應用開發平台，讓客戶能夠針對自己所需的場景迅速開發客製化解決方案。

所羅門董事長陳政隆表示，所羅門在與數百家國內外客戶討論過程中，了解到客戶開發客製化AI應用所需的時間和資源，通常遠比他們預期的多，很多時候更因效果不佳導致無法落地，所羅門「AI視覺開發平台」已整合並優化許多不同的AI算法，使 AI 能夠適用於多元化的視覺應用，用戶使用較少量的圖像樣本學習，即可訓練出高辨識率的 AI 模型。

此外，該平台還整合不同的機器人品牌、PLC、2D 和 3D 相機、攝影機、AMR，甚至無人機等硬體。使用者可以利用這些軟硬體整合功能快速定制其任務，無需編寫程式語言，就好比使用樂高構建積木模型一樣容易。


▲所羅門展示在AR、AI和多種機器人系統的先進視覺整合，可透過ChatGPT下指令給機器人，讓機器人或自走車（AMR）自主完成巡邏檢查。（圖／記者王翊綺攝影）

所羅門在展覽中，展示在AR、AI和多種機器人系統的先進視覺整合。其中一大亮點是透過ChatGPT下指令給機器人，讓機器人或自走車（AMR）自主完成巡邏檢查，就算十公尺以外的物件，如工業錶頭的指針數據，都可立即辨識，協助降低人員走動時間並提高巡檢準確性。所羅門還展示一項創新技術，整合AI和AR，運用AR導引作業員操作裝配任務，再由AI即時確認作業員操作是否正確。

陳政隆指出，在許多前線作業中，人的雙手靈巧性目前仍遠優於機器人，所以並非所有事情都用自動化解決才最有效率。然而，人類可能會犯錯，導致工安問題或工廠生產力下降，透過AI和AR的整合技術，可將作業人員錯誤降至最低及效率提升。


▲所羅門董事長陳政隆表示，人類可能會犯錯，導致工安問題或工廠生產力下降，透過AI 和 AR的整合技術，可將作業人員錯誤降至最低及效率提升。（圖／記者王翊綺攝影）

陳政隆同時表示，這項技術需與無線電信業者和硬體廠商整合，很高興能與中華電信、安提、Axis、愛普生、佐臻、慧友、愛比科技、昇鋭、BenQ、iMozen、東擎、群豐資訊、邁達特、METAMatch、Nx等眾多生態系夥伴一起合作，將各種須將AI客製化的應用場景快速落地。目前所羅門AR+AI技術已成功運用於石化廠、汽車零件廠、連鎖零售店、國外捷運、國際機場等多類不同領域上。

藉由與NVIDIA在機器人領域的合作，所羅門在這次自動化展展示一款智能運動規劃軟體，可根據用戶在3D CAD 檔上面指定機器人需到達的點位和姿勢，即時算出數百條機器人可能行走的最佳路徑，並且避開機器人到達不了的「奇異點 singularity」，一舉破解過往工程師需耗費多時使用繁瑣的機器人教導器來進行機器人路徑編碼痛點。


▲所羅門藉由與NVIDIA在機器人領域的合作，展示一款智能運動規劃軟體，可根據用戶在3D CAD檔上面指定機器人需到達的點位和姿勢。（圖／記者王翊綺攝影）

另外，於廣運的攤位裡，所羅門、MetAI與廣運將合作重現今年電腦展NVIDIA執行長黃仁勳演講中用Omniverse所呈現的手臂搭配3D視覺使用的物流應用。同時將在全球協作機器人領導品牌Universal Robots攤位中展現所羅門3D視覺結合NVIDIA Isaac的應用。

除此之外，所羅門也展示全球第一套讓多隻手臂同時在雜亂料籃中取料，又能避免手臂碰撞的3D AI視覺技術，以提升物流及倉儲取件效率五成以上；所羅門亦推出一款實惠的焊接機器人解決方案，協助解決國內當下技術焊工短缺的問題。

除上述產品外，所羅門Solvision AI瑕疵檢測產品已成功落地在許多半導體、EMS、汽車、隱形眼鏡、農業和醫療器材等行業。針對瑕疵樣本稀少的應用行業如半導體，所羅門近期開發了以生成式AI 「模擬仿真」瑕疵的功能，以確保有足夠的多樣性樣本用於建立高識別率AI模型，同時也包含傳統 AOI功能，更方便精確的定位和量測瑕疵大小。

Solvision瑕疵檢測功能亦可輕鬆搭配機械手臂檢測非平面的大型物件，例如馬達或伺服器，僅需設定機器手臂需拍照檢驗的瑕疵3D位置，即可快速算出並執行最佳手臂檢測路徑。

陳政隆說，許多企業認為AI 自動化項目落地很簡單，但最後卻發現軟體優化、硬體整合及收集資料所需投入的資源相當大。然而，為了喝牛奶而養牛是沒有必要的。我們的平台透過長年實際場域的累積已將許多複雜的軟硬體整合優化，使得客戶部署及落地客製化AI視覺應用比以往更快更加可行。