引领智能制造浪潮：先进工厂纷纷拥抱英伟达AI和Omniverse

随着科技的迅猛发展和全球制造业的蓬勃增长，全球电子制造业总值达46万亿美元，工厂数量超过1000万。在这个充满竞争的全球市场中，电子制造商面临着巨大的压力，需要不断提升生产效率、降低成本并确保产品质量。通过引入智能机器人和自动化系统，制造商可以实现生产流程的自动化，减少人为错误和劳动力需求，提高生产线的吞吐量和生产能力。机器人和工业自动化在电子制造业中发挥着越来越关键的作用。
 
在电子制造业中，NVIDIA的Omniverse、Metropolis和Isaac Sim机器人模拟器已经展示了令人瞩目的成果。在近日台北COMPUTEX大会上，NVIDIA介绍了这些产品的一些行业进展。


 
50多家厂商采用NVIDIA Metropolis，加速工业自动化
 
在台北COMPUTEX大会上，NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋宣布超过50家制造业巨头和工业自动化供应商正在使用NVIDIA Metropolis，其中包括富士康工业互联网、和硕、广达、西门子和纬创等知名企业。
 
全球制造商每年花费超过6万亿美元用于质控，但传统的人工检测无法满足需求。为了解决这个问题，许多制造商采用自动光学检测（AOI）系统，但这些系统的误检率较高，需要进行劳动密集型和成本高昂的二次手动检测。NVIDIA Metropolis提供了先进的AI平台和工作流程，为AOI等应用的开发提供了支持。
 
和硕是一家拥有12座工厂的电子制造巨头，每天处理300多种产品和5000多个零件，因此需要进行大量的产品质控工作。该公司正在使用完整的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，和硕能够快速更新缺陷检测模型，并将AOI系统的准确率提高到99.8%。


和硕利用NVIDIA Isaac Sim进行机械臂的模拟编程，并对其移动机器人车队的性能进行建模。此外，利用NVIDIA Omniverse Replicator提供的合成数据生成功能，和硕可以模拟缺陷，并通过域随机化等技术建立大规模训练数据集。在Metropolis中，和硕可以使用NVIDIA TAO工具套件访问预训练模型并进行迁移学习，从而建立高精度的缺陷检测模型。另外，NVIDIA DeepStream软件开发套件可用于开发处理多个视频、图像和音频流的智能视频应用程序，将和硕的吞吐量提高了10倍。
 
除了和硕，其他公司如Quantiphi、Overview、研华、西门子和Data Monsters等也采用了NVIDIA Metropolis，并与NVIDIA合作开发基于AI的实时检测系统，以进行工业检测、产品计数和装配验证。这些合作伙伴的努力推动了Metropolis的不断发展和市场推广。
 
NVIDIA Metropolis通过边缘部署到云端，拥有庞大而不断增长的合作伙伴生态系统。传感器制造商、应用合作伙伴、检测设备制造商和集成合作伙伴等专业人士共同努力推动着Metropolis的进展，以满足电子制造业对生产质量的不断提升需求。
 
通过模拟更多机器人，NVIDIA Isaac Sim助力机器人优化自动光学检测
 
在COMPUTEX主题演讲中，NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋还展示了电子制造商广达（Quanta）如何利用AI机器人和模拟技术来改进产品质量检查。广达子公司达明机器人（Techman Robot）通过使用NVIDIA Isaac Sim和NVIDIA Omniverse等工具，开发了自定义的数字孪生应用程序，以优化生产线上的检测工作。该方法为制造商提供了更快速、精准的产品缺陷识别和交付高质量产品的能力。
 

NVIDIA Isaac Sim由Omniverse提供支持，是一种可扩展的机器人模拟应用程序和合成数据生成工具，可为逼真的、物理上准确的虚拟环境提供支持。在一段视频演示中，展示了达明机器人如何利用Isaac Sim模拟应用程序来改进对机器人的检查，实现了"机器人制造机器人"的过程。这种方法利用自动光学检查（AOI）和NVIDIA Metropolis视觉人工智能框架，可以快速识别产品缺陷，并优化检测工作流程，适用于从汽车到电路板等各种产品。
 
达明机器人在Isaac Sim中模拟、测试和优化其先进的协作机器人，并将AOI集成到工厂车间的机器人中。使用NVIDIA的AI和GPU进行云端推理训练，提升了机器人的AI性能。
 
达明机器人的AOI解决方案具有独特之处，其中检测摄像头直接安装在机器人臂上，并将GPU集成在机器人控制器上。这种配置使得机器人能够检查到常规摄像头无法覆盖的产品区域，并且可以通过边缘计算使用AI进行实时缺陷检测。
 
在编程机器人的运动方面，传统方法十分耗时。开发人员需要确定机械臂的精确位置和最高效的动作顺序，以捕捉数百幅可能出现的图像。而通过机器人模拟，可以大大减少编程时间。达明机器人利用Omniverse在Isaac Sim中创建数字孪生，模拟检测机器人和待检测产品。相较于手动编程真实机器人，模拟编程节省了70%以上的时间，并且可以在真正的产品生产之前就在数字孪生中开发应用，节省了宝贵的生产线时间。
 
使用Isaac Sim中强大的优化工具，达明机器人能够在NVIDIA GPU上同时探索多个程序选项。经过优化后，达明机器人找到了一种高效的解决方案，每次检查周期的时间缩短了20%。节省下来的每一秒检测时间都将对达明机器人的生产客户产生实际的影响。
 
在数据收集和标记方面，使用真实世界的缺陷图像成本高且耗时长。因此，达明机器人转向使用合成数据来提高检查质量，借助Omniverse Replicator框架快速生成高质量的合成数据集。这些经过精心标记的图像用于云端AI模型的训练，大大提升了模型的性能。
 
借助基于NVIDIA的技术，边缘计算可以高效且低延迟地运行多个AI模型。在检测特别复杂的产品时，达明机器人可能需要运行40多个模型，以仔细检测产品的各个方面。
 
结语
 
通过NVIDIA Metropolis和Isaac Sim的应用，制造商能够在生产线上实现更高的生产效率、更低的错误率和更高的产品质量。这些技术的引入不仅提升了电子制造业的竞争力，还推动了行业的创新和发展。