NVIDIA全方位助力AOI发展

AOI（Automatic Optic Inspection）即自动光学检测系统，是基于光学原理来对工业生产中遇到的常见缺陷进行检测。

机器视觉通常被认为是一种人工智能，而实际上机器视觉并不是智能的。机器视觉要求每个步骤和条件都被编程到系统中，这被称为硬编码智能。随着待检测品变得越来越复杂，程序可能变得更加复杂和庞大，从而导致错误。通过视觉检测，试图对产品可能存在缺陷或故障的所有方式进行编程变得不切实际，几乎是不可能的。

也正因此，NVIDIA在内的多家公司，正在利用AI的技术，改变AOI的发展，这其中包括英伟达的Jetson平台，GPU卡等硬件。

日前，英伟达在Computex 2023上通过一系列官方合作发布，宣布了公司正在从软件及平台等方面全力助力AOI技术的进一步发展。

和硕通过 Metropolis 助力 AOI 在工厂的发展

NVIDIA Metropolis 是一个工厂自动化工作流程的集合，它使工业技术公司和制造商能够开发、部署和管理具有竞争优势的自定义质量控制系统。

全球制造商每年要在质控上花费超过6万亿美元，几乎在每条产品线上都采用了缺陷检测的手段，但人工检测无法跟上需求。

许多制造商使用AOI系统帮助进行检测，但这些系统的误检率往往很高，在已经充满挑战的劳动力市场中需要劳动密集型且成本高昂的二次手动检测，这无疑降低了AOI的价值。

NVIDIA Metropolis现在可以为AOI等应用的开发提供最先进的AI平台和工作流程。

NVIDIA 创始人兼CEO黄仁勋在台北 COMPUTEX 2023大会的主题演讲中宣布，超过 50家制造业巨头和工业自动化供应商——包括富士康工业互联网、和硕、广达、西门子和纬创——正在使用NVIDIA Metropolis。

和硕生产从主板到智能手机、笔记本电脑和游戏机等各类产品。该公司拥有12座工厂，每天处理300多种产品和5000多个零件，需要完成大量产品质控工作。此外，由于产品更新频繁，需要不断对其AOI系统进行修改。

和硕正在使用全套Metropolis工作流程，支持印刷电路板（PCB）工厂的模拟、机器人和自动化生产检测。通过Metropolis，这家电子制造巨头能够从小型数据集开始快速更新缺陷检测模型，并使AOI系统的准确率达到99.8%。

图中红色框为AOI检测出的缺陷

达明机器人采用Isaac Sim优化AOI

广达子公司达明机器人（Techman Robot）的机器人运用NVIDIA Isaac Sim，开发自定义的数字孪生应用程序，以优化对广达生产线的检测，Isaac Sim是一款基于NVIDIA Omniverse的机器人模拟应用程序。

达明使用Isaac Sim模拟、测试并优化其最先进的协作机器人，将AOI集成到工厂车间中的机器人中，同时在机器人上使用NVIDIA AI和GPU在云端进行推理训练。

达明机器人AOI解决方案的独特之处，包括检测摄像头是直接安装在铰接式机器人臂上的，并将GPU集成在机器人控制器上。

这种方式使机器人能够检查到固定摄像头无法覆盖的产品区域，也可以在边缘使用AI即时检测缺陷。

达明首席运营官Scott Huang提到：“与其他机器人品牌相比，达明机器人的显著特点在于其内置的视觉系统和AI推理引擎。NVIDIA RTX GPU提升了机器人的AI性能。”

机器人的运动进行编程是一项十分耗时的工作。开发人员必须确定机械臂的精准位置以及最高效的活动顺序，从而尽快捕捉可能出现的数百幅图像。这可能需要花费几天的时间，探索数以万计的可能性，才能确定一项最佳解决方案。

达明使用 Omniverse在Isaac Sim中建立了检测机器人和待检测产品的数字孪生。

相比对真实机器人进行手动编程，在模拟中对机器人进行编程的花费时间减少了70%以上。使用精确的3D产品模型，在真正的产品生产之前就可以在数字孪生中开发应用，从而节省生产线上的宝贵时间。

然后，通过使用Isaac Sim中的强大优化工具，达明可在NVIDIA GPU上同时探索许多的程序选项。

收集和标记真实世界的缺陷图像成本高且耗时长，因此达明转向使用合成数据以提高检查质量，使用Omniverse Replicator框架来快速生成高质量的合成数据集。这些被精心标记的图像被用来训练云端的AI模型，极大地提高了模型性能。

基于NVIDIA的技术，在边缘可以高效率、低延迟地运行几十个AI模型。有时在检测特别复杂的产品时，需要运行40多个模型去仔细检测产品的各个不同方面。

最终达明找到了一个可将每次检查周期时间缩短20%的高效解决方案。