¿Cómo ayudas a los robots a construir mejores robots? Simulando aún más robots.
El fundador y director ejecutivo de NVIDIA, Jensen Huang, mostró hoy cómo el fabricante líder de productos electrónicos, Quanta, utiliza robots habilitados para IA para inspeccionar la calidad de sus productos.
En su discurso de apertura de esta semana CÓMPUTEX feria comercial en Taipei, Huang presentó cómo los fabricantes de productos electrónicos son digitalizando sus fábricas de última generación.
Por ejemplo, los robots de la subsidiaria de Quanta, Techman Robotic, aprovecharon Nvidia isaac sim — una aplicación de simulación de robótica basada en Omniverso de NVIDIA — desarrollar una costumbre gemelo digital aplicación para mejorar la inspección en la línea de fabricación del proveedor de productos electrónicos con sede en Taiwán.
La siguiente demostración muestra cómo Techman usa Isaac Sim para optimizar la inspección de robots por parte de robots en la línea de fabricación. En efecto, son robots construyendo robots.
La inspección óptica automatizada, o AOI, ayuda a los fabricantes a identificar defectos más rápidamente y a entregar productos de alta calidad a sus clientes en todo el mundo. El NVIDIA Metrópolis El marco de imaginative and prescient AI, ahora habilitado para AOI, también se utiliza para optimizar los flujos de trabajo de inspección para productos que van desde automóviles hasta placas de circuitos.
Techman desarrolló AOI con sus robots de planta mediante el uso de Isaac Sim para simular, probar y optimizar sus robots colaborativos de última generación, o cobots, mientras usaba NVIDIA AI y GPU para entrenar en la nube e inferir sobre los propios robots. .
Isaac Sim se basa en Omniverso de NVIDIA — una plataforma de desarrollo abierta para construir y operar industrias metaverso aplicaciones
Las características únicas de las soluciones AOI robóticas de Techman incluyen la colocación de la cámara de inspección directamente en los brazos robóticos articulados y las GPU integradas en el controlador del robotic.
Esto permite que los bots inspeccionen áreas de productos a los que las cámaras fijas simplemente no pueden acceder, así como usar IA en el borde para detectar defectos al instante.
“Las características distintivas de los robots de Techman, en comparación con otras marcas de robots, radican en su sistema de visión incorporado y su motor de inferencia de IA”, dijo Scott Huang, director de operaciones de Techman. “Las GPU NVIDIA RTX potencian su rendimiento de IA”.
Pero programar el movimiento de estos robots puede llevar mucho tiempo.
Un desarrollador tiene que determinar las posiciones precisas de los brazos, así como la secuencia más eficiente, para capturar potencialmente cientos de imágenes lo más rápido posible.
Esto puede implicar varios días de esfuerzo, explorando decenas de miles de posibilidades para determinar una solución óptima.
La solución: simulación de robots.
Usando Omniverse, Techman construyó un gemelo digital del robotic de inspección, así como el producto a inspeccionar, en Isaac Sim.
La programación del robotic en simulación redujo el tiempo dedicado a la tarea en más del 70 %, en comparación con la programación handbook en el robotic actual. Usando un modelo 3D preciso del producto, la aplicación se puede desarrollar en el gemelo digital incluso antes de que se fabrique el producto actual, lo que ahorra un tiempo valioso en la línea de producción.
Luego, con poderosas herramientas de optimización en Isaac Sim, Techman exploró una gran cantidad de opciones de programas en paralelo en las GPU de NVIDIA.
El resultado closing fue una solución eficiente que redujo el tiempo de ciclo de cada inspección en un 20 %, según Huang.
Cada segundo ahorrado en el tiempo de inspección se reducirá al resultado closing de los clientes de fabricación de Techman.
Recopilar y etiquetar imágenes de defectos del mundo actual es costoso y lleva mucho tiempo, por lo que Techman recurrió a datos sintéticos para mejorar la calidad de las inspecciones. Usó el Replicador omniverso framework para generar rápidamente conjuntos de datos sintéticos de alta calidad.
Estas imágenes perfectamente etiquetadas se utilizan para entrenar los modelos de IA en la nube y mejorar drásticamente su rendimiento.
Y se pueden ejecutar docenas de modelos de IA en el borde, de manera eficiente y con baja latencia gracias a la tecnología NVIDIA, mientras se inspeccionan productos particularmente complicados, algunos de los cuales requieren más de 40 modelos para examinar sus diferentes aspectos.
Obtenga más información sobre cómo Isaac Sim en Omniverse, Metropolis y AI están optimizando el proceso de inspección óptica en todos los productos e industrias uniéndose NVIDIA en COMPUTEXdonde se exhibirán los cobots Techman.
