台湾のコボット イノベーターが、Omniverse 上の Isaac Sim を活用してロボットベースの検査を 20% 加速、エレクトロニクス製造製品の品質を向上

ロボットがより優れたロボットを構築できるようにするにはどうすればよいでしょうか? それは、さらに多くのロボットをシミュレートすることでしょう。

NVIDIA の創業者/CEO であるジェンスン フアン (Jensen Huang) は、台北で開催中のCOMPUTEX における基調講演で、さまざまなエレクトロニクス メーカーが最先端の工場をデジタル化していることを紹介し、その一例として、台湾を拠点とするエレクトロニクス プロバイダーであるQuanta が AI 対応ロボットを使用し製品の品質を検査している様子を紹介しました。

Quanta の子会社、Techman Robot は、NVIDIA Isaac Sim によってロボットのためのカスタム デジタル ツイン アプリケーションを開発し、Quanta の製造ラインの検査を改善しています。NVIDIA Isaac Sim は、NVIDIA Omniverse 上に構築されたロボット シミュレーション アプリケーションです。

デモでは、Techman が Isaac Sim を使用して製造ラインのロボットによる検査を最適化する方法が示されました。実際、ロボットがロボットを構築しているのです。

自動光学検査 (AOI) は、メーカーが欠陥をより迅速に特定し、世界中の顧客に高品質の製品を提供するのに役立ちます。現在 AOI 向けにも活用可能になった NVIDIA Metropolis ビジョン AI フレームワークも、自動車から回路基板に至るまでの製品の検査ワークフローを最適化するために使用されています。

Techman は、Isaac Sim を使用して最先端の協働ロボット (コボット) をシミュレーション、テスト、最適化するとともに、NVIDIA AI と GPU を使用することでクラウドでのトレーニングとロボット自身での推論を行い、工場現場のロボットによる AOI を開発しました。

Isaac Sim は、産業用メタバース アプリケーションを構築および運用するためのオープン開発プラットフォームである NVIDIA Omniverse 上に構築されています。

Techman のロボット AOI ソリューションの独自の機能には、多関節ロボット アームに検査カメラを直接配置することや、ロボット コントローラーに統合された GPU が含まれます。

これにより、ロボットは固定カメラではアクセスできない製品の領域を検査したり、エッジで AI を使用して欠陥を即座に検出したりすることができます。

「他のロボット ブランドと比較した Techman のロボットの特徴は、内蔵のビジョン システムと AI 推論エンジンにあります」と Techman のソフトウェア エンジニア、Astra Lee 氏は述べています。「NVIDIA RTX GPU がロボットの AI パフォーマンスを強化しているのです」

しかし、これらのロボットの動きをプログラミングするには時間がかかることがあります。

開発者は、可能な限り迅速に数百枚の画像をキャプチャするために、正確なアームの位置と最も効率的なシーケンスを決定する必要があります。

これには、最適な解決策を決定するために数万の可能性を探索する数日間の作業が必要となる場合があります。

解決策はロボット シミュレーションです。

Techman は、Omniverse を使用して、検査ロボットと検査対象の製品のデジタル ツインを Isaac Sim 内に構築しました。

シミュレーション内でロボットをプログラミングすると、実際のロボット上で手動でプログラミングする場合と比較して、タスクにかかる時間が 70% 以上短縮されました。製品の正確な 3D モデルを使用すると、実際の製品が製造される前でもデジタル ツインでアプリケーションを開発でき、生産ラインでの貴重な時間を節約できます。

次に、Isaac Sim の強力な最適化ツールを使用して、Techman は NVIDIA GPU 上で膨大な数のプログラム オプションを並行して検討しました。

Lee 氏によると、最終結果は各検査のサイクル時間を 20% 短縮する効率的なソリューションとなりました。

検査時間を毎秒節約できるごとに、Techman の製造顧客の収益に貢献します。

現実世界の欠陥画像を収集してラベル付けをするのはコストと時間がかかるため、Techman は検査の品質を向上させるために合成データに目を向けました。Omniverse Replicator フレームワークを使用して、高品質の合成データセットを迅速に生成しました。

これらの完璧にラベル付けされた画像は、クラウドで AI モデルをトレーニングし、そのパフォーマンスを劇的に向上させるために使用されます。

また、NVIDIA テクノロジのおかげで、数十の AI モデルをエッジで効率的かつ低遅延で実行しながら、特に複雑な製品を検査することができます。その中には、さまざまな側面を精査するために 40 を超えるモデルが必要な製品もあります。

Omniverse 上の Isaac Sim、Metropolis、そして AI がいかに製品や業界全体の光学検査プロセスを合理化しているかについて、COMPUTEX でご覧ください。Techman コボットは COMPUTEX 会場で展示されています