大家好！今天我們很高興能與大家分享來自OAK的國外用戶——Vention 的這段精彩視頻，展示了他們的AI操作系統在現實中的應用——在演示中，進行實時的自動物料揀選。
OAK相機實時自動AI物料揀選
視頻中明顯可以看到我們的OAK-D Pro PoE 3D邊緣AI相機被安裝在機械臂上。
在這個場景下，機器人無需任何編程、校準或定制訓練，即可從料箱中識別并選擇零件。這是實時邊緣AI解決具有挑戰性的物流和抓取任務的簡潔、可靠的演示。
- 關于Vention的 AI Operator
Vention 的核心優勢在于提供即插即用的機器人自動化解決方案，無需工程師介入。其AI Operator 平臺搭載MachineMotion? AI控制器和NVIDIA Jetson，可將標準機械臂轉變為即插即用的系統，實現自主感知、規劃和抓取。
該系統設計為無需預訓練、校準或編程即可運行，從而大幅縮短了設置時間并降低了技術成本。
此外，Vention 的拖放式軟件（MachineBuilder?和MachineLogic?）使用戶能夠完全通過瀏覽器設計、模擬和部署機器人單元。結合模塊化硬件，這種“Zero-Shot Automation?”方案可以幫助制造商在幾天內（而非幾周）將想法轉化為實際部署。
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2. OAK-D-Pro-PoE 在該系統中的價值
OAK?D Pro PoE 非常契合這種“即開即用自動化”的理念。它具備1200萬像素（4032×3040）的高分辨率RGB 攝像頭、立體深度感知以及板載神經網絡加速推理技術，能夠在無需GPU或任何重新訓練以及微調的情況下，提供在多變光照條件下識別未知部件所需的空間精度。
只有具備這樣的深度精度和板載AI的視覺系統，才能滿足非結構化箱子揀選的需求。OAK?D Pro PoE 通過單個PoE連接，將圖像數據通過CMOS圖像傳感器直接由MIPI信號傳輸給邊緣AI 芯片， 通過板載AI的實時計算推理，提供豐富的視覺和深度數據，使集成變得簡單快速，并最大限度地減少了邊緣延遲。
而在以往的工業應用中，深度相機往往需要將圖像數據輸出給上位機或GPU，甚至是云端計算返回指令，這在應用中會導致物理上不可避免的延遲。而具備邊緣AI性能的深度相機如OAK-D-Pro-PoE, 則可以在相機內進行深度的計算、 RGBD對齊以及物體的實時AI推理識別，將計算后的結果輸出。
Vention 的機器人展示了OAK相機如何賦能現實世界的實時任務，如何進行快速而精準的自主揀選，并且可在數小時內完成部署。
我們很高興看到OAK相機在真實的制造環境中得到廣泛應用，而Vention的演示就是一個很好的例子，展示了邊緣人工智能如何賦能可擴展的模塊化機器人技術。
如果您有很好的用戶案例，亦可提供給我們，聯系OAK中國團隊，在我們的社區中進行您的項目的案例展示！
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