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。大聯大友尚基於Intel NCS2神經計算棒的視覺系統方案，應用於機械手臂中，可精准辨識物體，讓抓取、搬用等過程更加智能。

本方案的核心原理是利用D435辨識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辨識到深度影像所對應位置的深度（Z）訊息，即可實現讓機械手臂正確地伸到正確的空間位置（XYZ）夾取並抓取物品。

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。並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，不需要其他硬體，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雲。無論是開發智能相機，具有手勢辨識功能的無人機，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，提供點雲資訊；
 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的應用範例，縮短程式開發週期。

 Intel® Neural Compute Stick 2（Intel® NCS2）：
 在英特爾®Movidius™Myriad™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Windows®10，Ubuntu*或macOS*上快速開發；
 在通用框架和開箱即用的範例應用程式上進行開發；
 在不需連雲情況下進行操作；
 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)。

- 新聞稿有效日期，至2021/12/02為止

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