怎样能够帮助机器人制造出更好的机器人？答案是通过模拟更多的机器人。
NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋今日展示了头部电子制造商广达（Quanta）如何使用 AI 机器人检查产品质量。
黄仁勋在本周台北举行的 COMPUTEX 主题演讲中展示了电子制造商是如何将其最先进的工厂数字化。
例如，广达子公司达明机器人（Techman Robot）的机器人如何运用 NVIDIA Isaac Sim，一款基于 NVIDIA Omniverse 的机器人模拟应用程序，开发自定义的数字孪生应用程序，以优化对广达生产线的检测。
下方的演示视频展示了达明如何使用 Isaac Sim 来优化生产线上机器人对机器人的检查。实际上，这是使用机器人制造机器人的过程。
自动光学检查（AOI）可以帮助制造商更快地识别缺陷，向全球客户交付高质量的产品。NVIDIA Metropolis 视觉人工智能框架现已支持 AOI，还可用于优化从汽车到电路板等产品的检测工作流程。
达明使用 Isaac Sim 模拟、测试并优化其最先进的协作机器人，将 AOI 集成到工厂车间中的机器人中，同时在机器人上使用 NVIDIA AI 和 GPU 在云端进行推理训练。
Isaac Sim 建立在 NVIDIA Omniverse 之上，后者是一个开放的开发平台，用于构建和运营工业元宇宙应用。
达明机器人 AOI 解决方案的独特之处，包括检测摄像头是直接安装在铰接式机器人臂上的，并将 GPU 集成在机器人控制器上。
这种方式使机器人能够检查到固定摄像头无法覆盖的产品区域，也可以在边缘使用 AI 即时检测缺陷。
达明首席运营官 Scott Huang 提到：“与其他机器人品牌相比，达明机器人的显著特点在于其内置的视觉系统和 AI 推理引擎。NVIDIA RTX GPU 提升了机器人的 AI 性能。”
但对这些机器人的运动进行编程是一项十分耗时的工作。
开发人员必须确定机械臂的精准位置以及最高效的活动顺序，从而尽快捕捉可能出现的数百幅图像。
这可能需要花费几天的时间，探索数以万计的可能性，才能确定一项最佳解决方案。
解决办法：机器人模拟。
达明使用 Omniverse 在 Isaac Sim 中建立了检测机器人和待检测产品的数字孪生。
相比对真实机器人进行手动编程，在模拟中对机器人进行编程的花费时间减少了 70% 以上。使用精确的 3D 产品模型，在真正的产品生产之前就可以在数字孪生中开发应用，从而节省生产线上的宝贵时间。
然后，通过使用 Isaac Sim 中的强大优化工具，达明可在 NVIDIA GPU 上同时探索许多的程序选项。
Huang 提到，达明最终找到了一个可将每次检查周期时间缩短 20% 的高效解决方案。
节省的每一秒钟检测时间都将作用于达明生产客户的损益盈亏。
收集和标记真实世界的缺陷图像成本高且耗时长，因此达明转向使用合成数据以提高检查质量，使用 Omniverse Replicator 框架来快速生成高质量的合成数据集。
这些被精心标记的图像被用来训练云端的 AI 模型，极大地提高了模型性能。
基于 NVIDIA 的技术，在边缘可以高效率、低延迟地运行几十个 AI 模型。有时在检测特别复杂的产品时，需要运行 40 多个模型去仔细检测产品的各个不同方面。
点击链接与 NVIDIA 一起在 COMPUTEX 上进一步了解 Omniverse 上的 Isaac Sim、Metropolis 和 AI 如何简化各产品和行业的光学检测流程。