推動動力傳動系統:武藏精密工業將人工智慧用於製造汽車零件

作者 MURALI GOPALAKRISHNA

日本汽車零件領導業者在 GPU 技術大會上,展現使用 Jetson 開發檢查技術的能力。

一隻機器手臂從一個發光立方體裡舀起將進行檢查的高精密汽車齒輪,而附近的自動導引車將重型零件推到製造車間,這些機器人都取代了員工。

這是全球最大的傳動齒輪製造商,也是日本汽車零件鉅子武藏精密工業未來工廠裡的作業情境,但從這個畫面也能得知該公司如何在日本人口數量逐年衰減的情況下,又要維持業界領先地位所採取的作為。

武藏精密工業本週在我們的 GPU 技術大會上,討論了該公司採用的下一代自動機器人。

日本人口數量預估將從2010年最多的1.28億人,在未來四十年內減少近三分之一,武藏精密工業認為不只是因為勞動力短缺的問題,人工智慧未來也將出現轉型。

1938年成立的武藏精密工業,不斷調整著自己發展的腳步。最早生產飛機的化油器,二次大戰後改為生產縫紉機零件,1950年代中期又改為生產摩托車零件,並且跨足汽車業以求達到預定的增長目標。

可以肯定的是,武藏精密工業社長大塚浩史在推動製造業創新方面,體現了武士精神。

身為武藏精密工業創辦人之孫的大塚浩史,非常支持推動市場發展的技術,尤其是人工智慧。如今勞動力短缺的問題日益嚴峻,他想出一項人工智慧發展藍圖,應用範圍不限於製造高精度汽車零件。

大塚浩史所帶領的武藏精密工業,扮演著軟體新創公司的角色,大塚表示要此舉對於大規模運用海量資料才於理有據:該公司開發出的人工智慧製造技術,著眼於其它產業,且與全球各大人工智慧研究中心進行合作。

「使用 NVIDIA Jetson 平台開發用於製造檢查及物流的人工智慧技術,將為各地的製造業開啟新的篇章。這只是產業轉型的序曲。」大塚浩史說。

武藏精密工業在週一宣布推出採用 NVIDIA Jetson 平台的自動光學檢查(AOI)盒子,名為 Neural Cube。Neural Cube 是該公司零件檢查作業的大腦,或許能推波助瀾,成就規模更大的事物。

檢查凹陷和焊濺物

近年來檢查零件的舉動變得日漸重要,不只是在這個過程中排除機械故障的問題,加上電動車數量爆增,齒輪和其它零件若有輕微瑕疵,便會在車內更清楚聽到雜音。

武藏精密工業的人工智慧檢查系統有一具機器手臂和該公司研發出的 Neural Cube,搭載了 NVIDIA Jetson TX2 及一部攝影機,利用 Keras 或 TensorFlow 函式庫中的 Inception-v2 模型影像分類規則檢查差速傘齒輪,在五秒內進行推論以檢查出一毫米大小的凹陷。

Neural Cube 還能檢查出金屬焊接時的焊濺物。在 Jetson 平台上使用 Keras 或 TensorFlow 的 MobileNets,可以在7.5秒內檢查出0.5毫米大小的焊濺物。
武藏精密工業表示 Neural Cube 的準確度與人類不相上下。

人工智慧協助勞動力

隨著勞工紛紛邁向退休年齡,自動操作對於日本變得愈來愈重要。

武藏精密工業的 AGV 自動駕駛機器人使用光達和立體攝影機,自動偵測人、設備和樓地板線,利用人工智慧來規畫引導生產線上零件的路徑。AGV 自動駕駛機器人與 Jetson AOI 系統相連,可以搬運超過一噸的重量。

此舉讓武藏精密工業重新分配兩成的勞動力,將重心放在檢查上,讓員工從事更高層次的工作,同時可能提高檢查成效,而這只是他們轉型採用人工智慧的開端。

武藏精密工業正在使用 Jetson AGX Xavier 開發下一代的 Neural Cube,打造更為複雜的神經網路以瞧出零件上最為微小的缺陷。

大塚浩史說武藏精密工業有一部分更大的願景,便是把人工智慧製造視為一項服務,就能將該公司從大量製造資料集中獲得的心得,用在其它產業上。

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