「人工智慧AI」已成全球顯學，高雄大學電機工程學系教授吳志宏運用其中的「深度學習」技術架構，自主開發具影像辨識功能的機器手臂，搭配高解析度攝影鏡頭，可聰明判斷篩選物體並進行夾取，突破傳統機器手臂定點限制。目前已成功辨識夾取多種蔬果作物、螺絲扣件、生產仿生膠帶等，預計未來將再導入聲控功能。

高雄大學人工智慧研究中心執行長吳志宏主持「智慧計算與應用實驗室ICAL」，發表「智慧影像辨識機器手臂」，開發成員包括專案經理陳詣翰，碩士生温宗彬、陳文盛、王嘉均、賴正齡，以及專題生張育仁、劉信銘、陳子伃、賴愉婧、林佩萱、張涵茵、李宗翰、江昀融、郭九億、吳御熊。

在生活應用方面，智慧影像辨識機器手臂已學會辨識蘋果、花生、蒜頭、栗子，即便混雜排列仍可一一夾取分類，難不倒它。想像未來，這樣的機器手臂可以自行去果園採下成熟的果子，或是在開刀房裡將刀檯的器械遞給醫師，或推廣至一般民眾生活如居家照護輔助。

吳志宏表示，傳統型機械手臂的控制程式多半是寫死的，有固定套路且需依序執行，臨時改變標的物、料件數量或位置，就可能導致停擺當機。高雄大學研發的「智慧影像辨識機器手臂」，展現軟硬體整合成果，手臂導入AI訓練後，可以看見、辨識以及自動執行夾取分類，只要標的物在它視線所及、運作範圍內，不須刻意定位皆可正確完成。

吳志宏說，讓機器手臂聰明靈活的關鍵，是搭載高解析度攝影鏡頭，並且透過Deep Learning技術架構自主開發專屬影像辨識技術，包括建立物體「標準影像資料庫」與「通用計算模型」，教導手臂認識及夾取物體。步驟為先對檢測物體拍攝多張標準圖片、形成標準影像資料庫，接著從中萃出特徵佐以多種像素計算法，其中最高者做為通用計算模型，一連串過程稱之為訓練，可大幅縮短辨識時間，同時偵測出物體擺放角度、深度、位置，進而控制手臂做出夾取分類動作。

配合高雄扣件產業需求，智慧機器手臂可百分之百正確分類出不同頭型、長短的螺絲螺帽，並可再進一步訓練檢測品質提高良率。吳志宏也與化材系教授鍾宜璋合作，將機器手臂導入鍾的仿生無膠膠帶製程，取代人工既省時又更精準。

吳志宏表示，這項影像辨識技術還有更新學習、修正改善的能力，隨著辨識成功回饋資料改善資料庫，提升辨識準確度與穩定度，改善傳統必須重頭分析的缺點。尤其現在已導入聲控功能，使機器手臂更聰明、更人性化。

日期：108-02-20                                      資料來源：聯合報