延伸閱讀
 勇奪首獎300萬-320.jpeg)
覺得在 AI 時代寫程式是一件很辛苦的事情嗎？ 快來試試「 OpenR8 - 人人都會用的 AI 軟體」。
根據統計，軟體工程師佔總人口的 5% 以下，為了讓大部分的人口在機器人的時代也能輕鬆使用人工智慧演算法，開源機器人俱樂部推出 OpenR8 人工智慧演算法軟體，不用寫程式，大幅降低人工智慧的技術門檻。
OpenR8 是 AI 大補帖，將人工智慧演算法標準化、模組化、及套裝軟體化，降低價格及技術門檻。不需使用 Linux ，透過簡單的網頁瀏覽器使用者操作介面，讓使用者不用寫程式，也可以使用及調整 AI 演算法，大幅降低人工智慧的技術門檻，僅用滑鼠就能使用 OpenR8 進行深度學習網路訓練。
精選各種開源 AI 軟體及演算法，加上網頁瀏覽器使用者操作介面，讓您輕鬆使用 AI 。所有軟體皆詳細檢視授權條款，完全合法，讓您用得放心。每週更新 AI 軟體及演算法，讓您輕鬆跟上世界潮流。歡迎老師當作課程教材。
傳統的 AOI 機台影像演算法係寫死在程式碼，日後遇到全新的產品會有難以擴充的問題。目前 OpenR8 應用於半導體產品的 AOI 自動光學檢測，可解決晶圓廠及封測廠生產線有上千種型號產品的問題。當有新的產品時， OpenR8 讓製程工程師 (PE) 及設備工程師 (EE) 皆可輕易設計新的演算法及套用新的參數。
目前工廠生產線導入工業 4.0 遇到的問題是找不到軟體工程師，提供圖控介面可以方便工廠現有的設備工程師及製程工程師輕鬆導入人工智慧、物聯網、大數據分析到生產線上。
首屆 TAIRA AI 總決賽最終由立達軟體科技團隊獲得評審團青睞，在眾多優秀對手中脫穎而出，奪得首獎新台幣300萬！立達軟體科技將機器人的開源程式，變成人人都可以使用的圖形化操作介面，不用寫程式就可以進行深度學習、分析資料，解決產業缺乏AI人才的問題。無論是產品競爭力、技術門檻，以及與企業的對接度等項目，均獲得非常高的評價！
感謝晶圓、封測、面板、石化、電子、設備業等產業客戶採用。
感謝多所學校老師採用。
[ 應用案例 ]
晶圓檢測、晶片封裝檢測、銅箔檢測、面板檢測、 PCB 檢測、視覺分析、 AI AOI 自動光學檢測、機器手臂控制、虛擬作業員、股價預測、製程品質預測、維修保養預測、資料趨勢預測、學生成績預測、魚類分類、家禽類行為分析、授信風險分析、手寫辨識、車牌辨識、遙測影像分析、 X 光影像分析、癌細胞影像分析、保密影像分析、廠務攝影機影像分析、人臉辨識、年齡辨識、性別辨識、學校教學等。
[ 特色 ]
• 套裝軟體，使用簡單的 Windows 作業系統，不需使用複雜的 Linux 作業系統
• 免安裝，內建 Python, TensorFlow, PyTorch, OpenVINO, OpenCV, Caffe ，解壓縮後即可直接執行
• 友善使用者介面，不用寫程式，用滑鼠也能進行 AI 訓練及推論
• 開放原始碼
• 專業版，價格合理
• 針對解決方案，有技術支援
• 支援深度學習
• 支援人工智慧演算法
• 支援影像處理
• 支援多種影像運算方法
• 支援影像分析
• 支援樣板比對
• 支援物件分析
• 支援條碼辨識
• 支援 QR code
• 支援多國語言編碼
• 支援多核心及多處理器的電腦
• 支援 GPU 加速
• 支援自訂函式庫
• 本機執行，資料不用上傳到雲端，避免公司機密外洩
[ 支援作業系統 ]
• Windows 10 64 位元
• Windows 2016 64 位元
• Ubuntu Linux 16.04 64 位元
• 樹莓派 Raspbian
[ 硬體需求 ]
• Intel x64 處理器（需支援 AVX2 指令集）
• 4 GB 主記憶體或以上
• 硬碟需要 50 GB 以上空間
• 使用者畫面解析度需要 1280 x 800 以上
• 滑鼠或其他使用者介面點擊裝置
• 支援 CUDA 的 NVIDIA GPU (運算加速選配)
• 支援 OpenVINO 的 VPU 或 FPGA (運算加速選配)
[ 軟體優勢 ]
• 支援多國語言、中文顯示、中文註解、及中文變數名稱
• 詳細的中文說明文件及教學影片
• 每週更新最新演算法
• 不用寫程式，圖控介面，輕鬆使用最新演算法
• 開放原始碼
• 簡單好上手，開發整合速度快
• 經過半導體產業、面板產業、石化產業、 PCB 產業等大廠驗證
• 參加國際 AI 大賽得到第一名，獎金300萬
• 價格合理
• 感謝晶圓、封測、面板、銅箔、 PCB 等產業大廠採用
• 免安裝，內建 Python 3.6 、 TensorFlow 、 PyTorch，支援 CPU 及 GPU 運算，不需麻煩另外安裝 Python 環境，解壓縮後即可立刻使用
• 內建常用深度學習解決方案： SSD, VGG, ResNet, YOLOv3, MaskRCNN, Data Analysis, Taiwan Stock 等，所有方案皆驗證過，使用 OpenR8 視窗介面，用滑鼠即可執行，免寫程式
• 解決方案皆有精美中文說明 pdf 文件
[ 使用方法 ]
1. 啟動 OpenR8 CPU 視窗介面：
OpenR8/R8_Python3.6_CPU.bat
2. 啟動 OpenR8 GPU 視窗介面：
OpenR8/R8_Python3.6_GPU.bat
3. 啟動 Python 3.6 CPU 命令列：
OpenR8/Python3.6_CPU.bat
4. 啟動 Python 3.6 GPU 命令列：
OpenR8/Python3.6_GPU.bat
5. 啟動 jupyter notebook CPU 視窗介面：
OpenR8/Python3.6_CPU_jupyter_notebook.bat
6. 啟動 jupyter notebook GPU 視窗介面：
OpenR8/Python3.6_GPU_jupyter_notebook.bat
7. 設定 jupyter notebook CPU 視窗介面密碼：OpenR8/Python3.6_CPU_jupyter_notebook_password.bat
8. 設定 jupyter notebook GPU 視窗介面密碼：
OpenR8/Python3.6_GPU_jupyter_notebook_password.bat
9. 啟動 spyder CPU 視窗介面：
OpenR8/Python3.6_CPU_spyder.bat
10. 啟動 spyder GPU 視窗介面：
OpenR8/Python3.6_GPU_spyder.bat
[ Hello World ]
點選「Libraries」的「Print」，把「Print」的積木拉到畫面中的「Flow」區。 接著點擊「Print」積木，在「Function」區的「string」欄位找到 New 後，點下去。最後在「Variable」區中的「Value」寫上 hello world。
點選左上角的「File」按鈕，再點選「Save」，將 flow 檔案儲存。
點選上方的「Run」按鈕，就會執行我們剛剛組合好的積木程式，視窗就會彈出 hello world 的文字訊息。
建立字串
透過「字串加法」的積木，可以把許多文字連接起來。
點選「Libraries」中的「String_Add」，把「String_Add」的積木拉到畫面中的「Flow」區。接著點擊「String_Add」積木。
找到在「Function」區的「StringA」，點下去「New」，在「Variable」區的「Value」寫上 a 來建立一個新的字串。「StringB」也是透過一樣的方式來建立。最後新增「輸出的字串」來存放聯結起來的文字。
依序建立 a、b字串，儲存後，點選執行按鈕，就可以看到文字已經被聯結起來變成 ab 了。
邏輯判斷
邏輯是程式裡最重要的觀念，可以點擊邏輯積木兩下(或拖曳)，就能新增邏輯的判斷條件，邏輯相關積木可以從「Libraries > Control」目錄裡找到。
透過「大於小於等於」的積木，還有「且/或」的積木，就可以組合出相對應的邏輯判斷式了。
迴圈
迴圈也就是「重複」執行的積木，可以從「Libraries > Control」目錄裡找到。迴圈可以為有限次數的迴圈以及不限次數的迴圈。
有限次數的迴圈可以設定某個範圍內要重複幾次。
無窮迴圈的設定有兩種，一種是「當」，表示「當發生什麼事情時，會啟動迴圈」，另外一種是「直到」，表示「直到發生什麼事情時，會停止迴圈」。
[ 參考資料 ]
OpenR8 使用手冊：
https://tw.openrobot.club/article/index?sn=11014
OpenR8 解決方案技術文件：
https://tw.openrobot.club/dir/index?sn=1090
OpenR8 技術影音講座：
https://tw.openrobot.club/dir/index?sn=10798
[ 解決方案 ]
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Solution Name |
應用 |
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介面程式讓你的網頁跟 www server 溝通達到跟使用者互動的效果 |
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使用 CURL 函式庫抓取外部網頁 |
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資料分析 |
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檔案操作、刪除資料夾、刪除檔案、 存取二進制檔案、存取字串、存取影像 |
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for 迴圈 |
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取得網路卡 MAC 位址 |
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網頁伺服器 |
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OpenR8 Caffe 深度學習伺服器 |
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Python TensorFlow Keras 深度學習伺服器 |
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Python TensorFlow Keras 深度學習伺服器做 PCB 檢測 |
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條件式 |
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創建一個影像以及擷取螢幕畫面 |
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影像分析使用 SSD 512 演算法及 Caffe 函式庫進行高達 40 種類別分類的文字偵測 |
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影像分析使用 SSD 512 演算法及 Caffe 函式庫進行年齡預測 |
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影像分析使用 SSD 512 演算法及 Keras 函式庫進行年齡預測 |
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讀取一維條碼及 QR code |
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Basler 相機範例 |
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進行大量影像運算來比較 不同電腦的效能 |
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影像二元化 |
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偵測瓶蓋是否有蓋緊 |
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影像分析使用 AlexNet 演算法及 Caffe 函式庫進行物件分類 |
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影像分析使用 ResNet50 演算法及 Caffe 函式庫進行物件分類 |
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影像分析使用 VGG16 演算法及 Caffe 函式庫進行物件分類 |
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轉換影像檔案格式 |
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影像資料擴增 |
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影像分析使用 SSD 512 演算法及 Keras 函式庫進行人臉物件偵測 |
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名人人臉辨識 |
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控制 FLIR 相機 |
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找出影像中的物體 |
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找出影像中的物體 |
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找出圖片物件傾斜角度 |
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取得影像銳利度來判定影像是否為模糊 |
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滑鼠控制及影像截圖分析 |
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使用 Caffe 進行光學字元辨識手寫數字 |
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使用 Caffe 及 SSD512 進行 PCB 深度學習影像瑕疵檢測 |
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影像分析使用 FasterRCNN 演算法 及 Kera 函式庫進行 PCB 物件偵測 |
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影像分析使用 MaskRCNN 演算法及 Keras 函式庫進行 PCB 影像切割 |
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影像分析使用 SSD 300 演算法及 Caffe 函式庫進行 PCB 物件偵測 |
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影像分析使用 SSD 512 演算法及 Caffe 函式庫進行 PCB 物件偵測 |
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影像分析使用 SSD 300 演算法及 Caffe 函式庫進行 PCB 物件偵測 |
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影像分析使用 SSD 300 演算法及 Keras 函式庫進行 PCB 物件偵測 |
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影像分析使用 SSD 512 演算法及 Caffe 函式庫進行 PCB 物件偵測 |
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影像分析使用 YOLOv3 演算法及 Keras 函式庫進行 PCB 物件偵測 |
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影像分析使用 MaskRCNN 演算法及 Keras 函式庫進行 Pill 影像切割 |
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使用 OpenCV 的 VideoCapture 擷取相機影像 |
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使用 Caffe SSD 演算法偵測 webcam 即時影像中的物件 |
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使用 Caffe 全連接層進行數字規則訓練 |
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用 http 連線擷取遠端電腦畫面用 人工智慧分析及遙控遠端電腦 |
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迴圈 |
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確認裝置是否有 NVIDIA GPU 與 CUDA 函式庫 |
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用顯示卡的3D加速功能顯示影像 |
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使用 OpenVINO 進行人臉辨識與 物件辨識 |
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作業系統相關函式呼叫範例 |
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在命令列視窗印出文字內容亦可 開新視窗顯示影像 |
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執行 Python 程式 |
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資料分析 |
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雙向網路通訊 |
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錄音及播放聲音檔案 |
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預測台灣上市股票五天後的股價 |
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字串處理 |
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計算運行某段流程花費多久時間 |
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使用 Caffe 全連接層學習 XOR 運算規則 |
[ OpenR8 AI 軟體版本說明 ]
OpenR8 Professional Edition:
專業版
完整功能
永久授權
授權使用 USB 加密狗
[ OpenR8 AI 軟體購買 ]
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[ TutorAI 教學服務 ]
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[ LEADERG 人工智慧電腦 ]
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請到以下網址下載 OpenR8 AI 軟體：
https://tw.openrobot.club/openr8