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機器人發展關鍵在視覺技術 自駕車、無人機、食品製造都靠它

對機器人及自動化領域發展來說,能夠清楚「看見」是相當重要的關卡。Yonah.org

有分析認為,對機器人及自動化領域發展來說,能夠「看見」是相當重要的關卡,一旦能夠成功跨越,對於自動駕駛車輛迴避障礙、擬人化機器人行動更自然、無人機飛行更安全,都將有重大的突破。

就連自動化食品製造也非常仰賴視覺技術。據華爾街日報(WSJ)報導,有食品製造商便將先進的雷射視覺技術與人工智慧(AI)軟體整合,讓自動化機械手臂能夠進行更複雜的工作,例如精準將雞肉切片或檢查披薩上的調味分布均勻。又或在香腸工廠中,更強大的視覺技術及更快的處理器,能夠讓機器人快速準確偵測香腸兩頭的結點並切斷,每分鐘可分切200根香腸。

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3D感測及影像市場營收走勢-依領域

據市調機構Yole Developpement報告預估,到2023年時,全球感測及影像市場將激增10倍、至185億美元規模。目前幾乎全球科技大廠都積極投資研究基於視覺的運算技術。

英特爾(Intel)於2017年3月以153億美元收購Mobileye,部分原因就是看上了該公司基於視覺的駕駛輔助技術。2018年4月,大陸阿里巴巴領銜投資了商湯科技(SenseTime)6億美元,後者主要專注於臉部及圖像辨識技術。

日本Keyence美國子公司營運長Bob Hosler指出,一個高速系統的處理速度為10~30毫秒(milliseconds)、約是人類的100倍快。Keyence是目前全球在視覺產品領域規模最大的企業之一。視覺感測裝置可用於整個製程上,從丈量、不良品檢查以及最終的品質管控等。

另一家視覺感測器製造商Cognex總監John Keating則表示,若機器人能夠「看得見」,將能夠處理更多事務。Cognex的視覺感測器提供給全球許多製造商使用,包括食品處理製造商等。

食品製造可說是最早引進視覺感測技術的行業之一,從罐頭生產到麵包切片,而自動化視覺技術多年來都用於條碼掃描或是包裝產品分揀。但即便如此,在訓練機器人理解看到的物件方面仍有不少挑戰尚待解決。

為此,日本歐姆龍(Omron)工程師提出的解決方案是透過大數據訓練。舉例來說,要訓練機器人如何辨識一塊巧克力與一塊焦黑餅乾的差異,歐姆龍使用AI技術來分析成千上萬的檢查結果。隨著機器人對整體經濟的影響力持續增加,這類軟體將至關重要。

以目前的視覺技術來看,就連食品生產線都可能面臨不少挑戰,更何況是可能人命關天的領域,如自駕車。當自駕車發現前方出現障礙物時,必須要在瞬間看清周遭所有環境情況,並在千萬分之一秒內的時間內做出抉擇採取行動,以避免碰撞。

報導認為,視覺感測技術的下一步是3D機器視覺,即能夠測量深度、直徑以急間隙的技術。舉例來說,可讓機器人能夠根據箱子尺寸大小來進行辨識、歸類、放置甚至排序,以取代商店或是倉儲的人力。

Daiwa Capital Markets分析師認為,要部署上述技術的最大阻礙在於其高昂的成本,儘管3D感測技術可大幅提升機器人的功能性,但目前相關系統的成本仍太高。


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