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搜尋「機器視覺」,共 858 筆

歐特明電子將於韓國 ROBOTWORLD 2026 展示先進機器人視覺技術,主打與 indie共同開發的 3D 雙目立體視覺相機模組,結合次微秒硬體級全域快門同步與影像品質調校技術,提供精準的深度感知能力。同時,歐特明將攜手聰泰科技,聯合展…

半導體設備是台灣產業鏈最難處理的一道題。晶圓製造與封裝測試已居全球要角,設備市場卻仍由少數跨國企業掌握;只要以「國產替代」作為衡量標準,討論很容易落入兩個極端:一端認為台灣應全面自製,另一端則認定技術壁壘太高,只能長期依賴進口。 兩種看法都…

更豐富的影像細節、更大的感光元件尺寸,以及簡單直觀的 USB 3.1 整合:37U 工業相機彩色與黑白機型 將 Sony 50.3 MP IMX06A 感光元件帶入高要求的檢測與成像應用。 從 PCB 與半導體元件上的細微結構,到精密量測與…

AI應用的加速普及,使得「邊緣AI」成為行業共同關注的焦點。而隨著AI深入物理世界,既能擴展智慧、又能兼顧功耗、記憶體、安全性和系統複雜性的平台成為發展關鍵。…

隨著Physical AI從虛擬模型走向機器人與實體設備,環境感知、距離量測及觸覺回饋成為提升自主操作能力的重要技術,Physical AI推升3D感測需求。日本微型光學業者SCIVAX於10月13~16日舉辦的CEATEC 2026,展示…

AI伺服器製造正成為智慧製造技術的新試驗場。NVIDIA與鴻海合作將機器人導入GB300測試托盤組裝,鎖定過去高度依賴人工的匯流排(Busbar)安裝與多組連接器插接,目前Busbar組裝成功率逾95%,4組連接器插接成功率約為90%至95…

Basler 整合新一代具備 RDMA 與 PoE 功能的 10GigE 相機,以及所有必要元件,為客戶提供來自單一供應商的高效能、精巧且可擴充的機器視覺系統,進而降低系統複雜度、整合工作量與系統成本。 Basler 為資料密集型應用提供高…

Physical AI競爭正從人形機器人本體,延伸至邊緣矽與工業場域控制。處理器業者海光資訊準備推出CPU1000系列新產品,鎖定低功耗、嵌入式與邊緣運算需求,應用涵蓋機器人、機器視覺及智慧製造,意味中國AI晶片競爭開始由資料中心算力向實體…

Physical AI正在離開展示場域,進入半導體晶圓廠與醫療兩個高精確度、高安全要求的產業場域。三星電子(Samsung Electronics)近期在半導體設備解決方案部門成立AX/PI專責團隊,投入晶圓廠機器人開發,初期鎖定目前仍高度…

迎接今年分別位於大西洋兩岸的美國芝加哥IMTS、德國斯圖加特AMB展同期開幕,吸引全球製造技術與設備業者齊聚。台灣工具機暨零組件工業同業公會(TMBA)今年再度分進合擊,奔赴兩地拓展美歐市場商機。 其中,本屆IMTS緊扣終端產業實際製造需求…

Physical AI競爭正從單一人形機器人,進一步擴大至「整座工廠如何由AI協同運作」。韓國科學技術情報通信部規劃2026年至2030年投入7,368億韓元,開發Physical AI軟體平台,讓不同品牌與功能的機器人、設備共同協作,並且…

生成式AI之後,製造業下一波競爭正轉向Physical AI:讓AI不只分析資料,而能透過感測器、控制器與機器人直接作用於生產現場。近期台灣供應鏈出現兩條值得注意的路線,一端由精密自動化次系統向機器人延伸,另一端則由GPU算力管理進入智慧工…

過去十年間,全球科技產業對AI與機器學習的想像,經歷了從量變到質變的洗牌。生成式AI並非全盤否定傳統判別式演算法,而是在其精準感知、即時控制的基石上,補足了抽象思考、泛化遷移與自主推理的拼圖。…

如果把人形機器人拆開來看,最醒目的往往是AI晶片、攝影機、馬達與減速器;但真正決定它能否離開舞台展示、進入工廠與服務現場的,並不是其中任何一顆明星元件,而是各種快慢不同、風險不同的電子系統能否形成一個有秩序的整體。語言模型可以花數百毫秒理解…

當實體AI與新一代機器人快速崛起,機器人產業的競爭維度已從「單一硬體零組件供應」徹底轉向「全系統整合與生態系對決」。面對台灣在全球市場中的戰略定位,恩智浦半導體(NXP)資深市場行銷經理黃佳琪指出,台灣擁有全球罕見且完整的電子系統整合底蘊,…

因應當前AI推動製造業創新與自動化演進,斑馬科技(ZBRA)於8月19~22日假台北南港展覽館 一、二館同期舉辦的台北國際自動化與物流展,呈現由AI、機器視覺和RFID技術驅動的最新智慧自動化解決方案,並瞄準半導體製造、物流與倉儲等產業,協…

機器人角色改變:過去自動化常以降低單位成本、提高產能與縮短回收年限為主要理由;現在更迫切的問題是,沒有機器,產線、倉庫、醫院、餐廳甚至公共設施是否還能維持基本運作。…

機器人可以延伸人的能力,但不能取代人的主體;可以擴大人的行動,卻不應接管人的目的、權限與責任。從這條界線出發,才能看清實體AI真正的產業價值。…