過去,台灣在硬體製造累積了豐富的技術與經驗,擁有超強的硬實力。不過,只有硬體的產品好似「無魂有體」,如今在軟體與演算法的推陳出新加持之下,冰冷的硬體產品彷彿注入了溫暖的靈魂,與人們的生活結合得更加緊密。隨著電腦運算能力與時俱進,科技產品逐漸實現更多人們所企盼的願景,讓這個世界越來越美好!

達明機器人(Techman Robot)研發處軟體設計部專案經理黃鐘賢博士在進入廣達集團旗下廣明光電100%持股的達明機器人之前,在工研院負責軟體研究與開發。他表示,大學時修習影像處理相關課程後,深深為影像處理相關知識及其未來的重要性所吸引,因此一頭栽入電腦視覺和機器視覺的領域。而到了達明機器人之後更是深覺機器人需要「看」的能力,因此積極研究如何在機械手臂上增添視覺功能。

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如同人類需要手眼並用,機械手臂需要配合機器視覺才能進行作業,然而為了高精密度的作業流程,機器視覺的攝影機需要以每秒多張達500萬畫素以上進行影像擷取,同時須具備非常強悍的運算能力,在極短的時間內處理龐大的影像資料,再將結果與機械手臂溝通、協作。透過傳統的CPU架構無法滿足如此複雜的運算,尤其在達明原有的系統中,CPU需要扮演機械手臂控制與視覺運算雙重角色,因此,即便在具備多核心架構的狀態下,同時進行高精度機械手臂控制與大量圖像的機器視覺處理時,對於純CPU架構而言仍過於吃重。

因此,達明機器人嘗試採用PC架構結合GPU運算的異構運算系統,先期達明透過英特爾(Intel)內建的GPU作為異構運算的解決方案,雖然效能能提升3到4倍,但是仍然未達到達明訂定的標準。

經過多方評估,達明從多種異構運算架構中選擇了輝達(NVIDIA)的GPU加速解決方案,透過NVIDIA GPU加速器的大量CUDA核心處理複雜的影像並進行分析,不僅使運算力達到較傳統純CPU架構倍增且同時更具能源效率外,其運算效能相較於先前的Intel CPU + IGP解決方案有更顯著的躍升。黃博士表示,在導入基於NVIDIA的GPU解決方案後,效能較Intel CPU + IGP提升10倍,更較原本的CPU解決方案達到30倍以上的效能,更符合機械手臂高精密作業的要求。

值得注意的是,目前火熱的深度學習(deep learning)與人工智慧(artificial intelligence;AI)勢必將在機械手臂產業掀起革命,並成為高度自動化的工業4.0世代的關鍵技術。同時,機器人透過學習人類的作業習慣與行為分析,更有助於搭配人工進行複雜的相互協作,因此,為了趕上這股趨勢,具備人工智慧與深度學習架構已成為一股勢不可擋的浪潮。

黃博士指出,現階段的達明機械手臂開始在出貨時提供搭配NVIDIA解決方案的選項,目前結合NVIDIA解決方案後所發揮的效能有目共睹,未來肯定將會吸引越來越多的客戶關注與使用。

為了促使達明機械手臂持續進化增強,並滿足客戶對於工業4.0及人工智慧的高度期待,達明將繼續與擁有硬體架構、軟體與人工智慧發展經驗的NVIDIA攜手合作,以NVIDIA的人工智慧解決方案結合達明機械手臂經驗,打造更先進的下一代產品,與機器人一起「看見」更美好的人類生活藍圖。