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學習路線

新手導航:六步走完一輪

不用一次讀完全站,照順序做一輪,你就有可展示的成果。

  1. 先讀「Physical AI 是什麼?」,建立看見到執行的整體觀念
  2. 選一支桌上型手臂(建議 SO-101),完成組裝與基礎關節控制
  3. 加一顆相機,做手眼校正,理解座標怎麼轉換
  4. 跑一次完整視覺抓取流程,記錄成功率與循環時間
  5. 把抓取前後的外觀檢查加上去,形成最小的 AOI 閉環
  6. 有產線需求再往焊接自動化或工業 AOI 延伸

依主題

各主題的閱讀順序

Physical AI

從感知到行動的 AI|已上線 4

  1. 先搞懂 Physical AI 與生成式 AI 的差別
  2. 理解 VLM / VLA 如何把影像變成動作
  3. 看邊緣 AI 在延遲與算力上的取捨
  4. 再進入機械手臂與 AOI 的實作主題
進入Physical AI

機械手臂

SO-101 桌上型實作主線|已上線 4

  1. 認識 SO-101 的結構與自由度
  2. 完成組裝與基礎關節控制
  3. 加上相機,做手眼校正
  4. 串接視覺抓取完整流程
進入機械手臂

焊接手臂

焊接自動化與焊縫追蹤|已上線 3

  1. 了解焊接手臂與一般手臂的差異
  2. 掌握路徑規劃與治具設計基本功
  3. 用視覺找到焊縫起點與走向
  4. 加上焊後檢測形成閉環
進入焊接手臂

AI 視覺辨識

讓機器看得懂現場|已上線 3

  1. 分清偵測、分類、分割的適用場景
  2. 用 YOLO 做第一個工業偵測模型
  3. 理解相機、鏡頭、光源對準確率的影響
  4. 把辨識結果轉成手臂座標
進入AI 視覺辨識

AOI

自動光學檢測與缺陷判定|已上線 5

  1. 先懂 AOI 的成像與判定邏輯
  2. 比較規則式與模型式檢測的成本
  3. 從 PCB 焊點案例練手
  4. 規劃光源、鏡頭、相機的搭配
進入AOI

硬體

邊緣算力與感測選型|已上線 3

  1. 先確定要跑推論還是只做控制
  2. 選 Raspberry Pi 或 ESP32 當主控
  3. 配相機與光源
  4. 評估是否需要邊緣 AI 加速模組
進入硬體