技術簡介
機器手臂泛用取物技術。
導入機器手臂進行自動化生產提升產能與補足勞力需求，是現今產業升級的一大關鍵，然而，許多產業在面臨少量多樣的產品趨勢下，物品樣式眾多、不固定，在進行撿貨、備料等取物自動化應用上面臨挑戰。傳統的3D點雲分析技術，需事先獲得物品的3D CAD模型或對物品形狀進行假設限制，於未知物品取物上泛用性低，無法因應各式各樣的物品樣態。
工研院開發「AI泛用取物－自動訓練標記資料產生技術」，突破AI模型訓練需要大量高品質標記資料的瓶頸，能在高度擬真的虛擬世界中，自動快速產生上萬筆至數百萬筆不等的訓練標記資料讓機器人學習取物。
特色與創新
大幅減少人工標記資料的時間及成本，並且透過演算法的優化提高AI技術之泛用性，避免每次遇到新物品時，就需要一堆工程師花一至二周時間研發取物演算法，讓廠商能夠快速導入不同樣式的產品，提升競爭優勢。
擬真自動訓練標記資料產生機制與穩定取物點偵測技術。