大聯大旗下友尚推出基于英特爾（Intel）NCS2神經計算棒的視覺系統方案，適用于智能機械手臂。
圖示1-大聯大友尚基于Intel產品的智能機械手臂視覺系統方案的展示板圖 機械手臂是一種能夠靈活代替人類手和臂工作的機器，通常用以按固定程序抓取、搬運物件或操作工具的自動操作裝置。隨著機器視覺、AI等技術的不斷突破，智能機械手臂的發展也日益壯大。大聯大友尚基于Intel NCS2神經計算棒的視覺系統方案，應用于機械手臂中，可精準識別物體，讓抓取、搬用等過程更加智能。
圖示2-大聯大友尚基于Intel產品的智能機械手臂視覺系統方案的場景應用圖 本方案的核心原理是利用D435識別到彩色影像結合深度學習的物件定位算法YOLOv3找到物品位置(X，Y)。當CPU算力不足時，可使用Intel GPU或VPU（NCS2）加速計算，再通過D435識別到深度影像所對應位置的深度（Z）信息，即可實現讓機械手臂正確地伸到正確的空間位置（XYZ）夾取并抓取物品。
圖示3-大聯大友尚基于Intel產品的智能機械手臂視覺系統方案的方塊圖 Intel NCS2是一款具有神經計算引擎的VPU（視覺處理單元），可提供比前一代產品高出八倍的性能。諸如Caffe，Tensor Flow或MXNet等深度學習神經網絡可以直接與NCS2上的OpenVINO工具包集成。并且這些機器學習框架還針對全新的深度神經網絡（DNN）推理引擎進行優化。借助電腦和Intel NCS2，開發人員可以快速啟動AI和計算機視覺應用的開發。 NCS2可在USB 3.0上運行，不需要其他硬件，從而使用戶能夠將其在電腦上訓練好的模型，無縫部署到各種邊緣設備而不需連網或連云。無論是開發智能相機，具有手勢識別功能的無人機，工業機器人，還是下一代智能家居設備，NCS2都能為開發人員提供快速原型所需的功能。 核心技術優勢： Intel RealSense D435 camera： 低成本的3D雙目深度相機； 提供完整SDK可以快速與系統整合； 可快速掃瞄，提供點云資訊； 可透過ROS整合開發自主創新功能； 智能化3D物件辨識。 Intel OpenVino Toolkit： 可最佳化訓練好的模型； 支援業界、學界常用的訓練框架； 可快速部屬到Intel的硬體平臺如CPU、GPU、VPU、FPGA； 提供常用的預訓練模型如SSD、YOLO等； 提供C++與Python的應用范例，縮短程式開發周期。 Intel Neural Compute Stick 2（Intel NCS2）： 在英特爾MovidiusMyriad X視覺處理單元（VPU）上提供卓越的每瓦每美元效能進行構建和擴展； 支援Windows10，Ubuntu*或macOS*上快速開發； 在通用框架和開箱即用的范例應用程式上進行開發； 在不需連云情況下進行操作； 在低成本的邊緣設備（例如Raspberry Pi*3和其他ARM*主機設備）端開發原型。 方案規格： 3D相機：Intel RealSense D435 Camera； 作業系統：Windows 10； Intel NUC Rugged Board with Core i3/i5 Processor； AI推論套件：Intel OpenVino Toolkit 2020.03； 內存：4GB以上； 傳輸界面：USB 3.0； 神經計算棒：Intel Neural Compute Stick 2 (Intel NCS2)。 |
