人工智慧機器人利用視覺與觸覺包裝農產品

機器人掌控視覺和聽覺的能力已臻純熟，還有新技術協助機器人微調觸覺，支援令人意想不到的使用案例。Atif Syed 博士在電子學、工程和生物奈米技術方面皆有涉獵，而且他對於能夠對製程造成重大影響的奈米級裝置深感興趣。英國機器人公司 Wootzano 的執行長 Syed 在這項興趣的驅策之下，為機器人打造出電子皮膚，實現壓敏接觸的感知能力。

他表示：「我知道讓機器人擁有類似人類的真正觸覺是最棘手的問題之一。」「電子皮膚感測器能夠感覺出施加了多少力道，以及確切的運動方向。這項功能應用於完全可拉伸的材料，是其中最有意思的一環。」

Syed 希望將這項創新技術應用於醫學，不過他卻另闢蹊徑，在食品配送業發現了一項寶貴用途，而且有機會帶動供應鏈數位轉型。

物聯網機器學習帶動產業轉型

傳統採收、修剪及包裝產品的方法容易發生人為錯誤，進而影響品質和作業效率。

Syed 表示：「我親眼目睹，為了尋找勝任這些工作的勞工有多難，而如今幾乎全面都自主或自動化了。」「然而，採收產品時不碰傷及損及產品所需的細膩運動技巧，無法完全自動化，因為機器人的觸覺不夠細膩。」由於這項工作乏味且費力，因此這個產業還面臨人員流動率及聘僱費用高的難題。

Wootzano 機器學習工程師 Joel Budu 表示：「包裝廠與仲介合作，員工往往到職不久後就轉任其他工作。」「無論您為這個人提供何種訓練，或多或少都化為泡影，因此他們的工作成果品質也各不相同。」

配備 Syed 電子皮膚的機器人系統，例如 Wootzano 的 Avarai，可以接手這道程序，以更有效率的方式包裝農產品，協助提高毛利率，並且加速將更新鮮的食物送到餐桌上。這類機器人還能在將食物送給零售商之前察覺品質問題，減少退貨和浪費。

工業自動化與物聯網如何運作

Wootzano 的 Avarai 系統是獨立式解決方案，可加入現有的輸送帶系統。Avarai 這套完整的解決方案具備視覺、自動化與電子皮膚，與單純提供機械手的其他系統不同，透過分析軟硬度、化學感測與溫度這類資料檢查新鮮度，扮演了關鍵角色。手端的採收工具可自訂，客戶可配合農產品需求調整系統（影片 1）。

Avarai 機器人配備 AI 與物聯網機器學習。產品凡是通過機器人攝影機皆會加以記錄及分析。資料則是儲存至 AWS 雲端網路。舉例來說，葡萄是採收與加工過程數一數二複雜的水果，而 Avarai 提供的投資報酬率大約不到一年。

Budu 表示：「Avarai 非常容易就能整合至現有設備。」「包含機器人大腦的櫃體結構可放入 600 平方公釐的空間。我們運用 Intel^® 實感^™ 攝影機拍攝深度影像。另外，我們的解決方案採用大量的 Intel^® 硬體，包括電腦的 CPU 和機器學習推論用的視覺處理器。」

包裝業者購買機器人並且繳交每月訂閱費，費用涵蓋機器學習模型、硬體更新、修理和維護，以及更換電子皮膚。

Syed 表示：「視使用情況而定，電子皮膚每四個月左右就必須更換一次。」「很遺憾，機器人皮膚與人類皮膚不同，還無法自行再生。」

Syed 表示：「我們讓客戶享有的主要優勢在於，他們無須仰賴人力，尤其是這個產業目前人力短缺，加上 COVID 全球大流行不見盡頭，人力成了一大難題。」

物聯網機器人的未來

Syed 的下一個目標，就是將機器人大眾化，讓機器人達到商用客戶和消費者心目中合理的價格點。他表示，大眾化可帶動更多的可能性。

他表示：「我們期待，未來民眾家中會出現更多機器人。」「目前消費者有機器人割草機、機器人吸塵器，甚至是自行清潔的機器人垃圾箱。我們期望之後能有廚師為您烹調最愛吃的菜！我們最大的創新之舉就是降低成本，讓客戶得以採用各項技術，而且我們也會儘速整合技術。在我們理想的世界中，大家能有更多閒暇時間做自己喜歡的事。」

本文由 insight.tech 內容副總監 Georganne Benesch編輯。