智慧微波爐
微波爐的關鍵部件是微波發生器，該部件基於高頻諧振功率轉換器工作，透過依次驅動變壓器和倍壓橋來產生所需的高壓（幾千伏特），以供應 驅動磁控管所需的能量。
智慧工廠自動化
工廠自動化是將工廠設備連接起來以提高製程控制系統的效率和可靠性。 這反過來降低了成本，提高了品質，增加了靈活性，減少了環境影響。工廠自動化的實施可以透過 AI 技術，特別是 tinyML 和機器學習，來進一步改進。 以下是一些與 Nuvoton 的 AI 應用相關的實際應用方法：
- 生產線優化：使用 tinyML 和機器學習，工程師可以開發智慧控制系統，監控並優化生產線的運作。 這包括即時識別潛在問題並採取措施，以確保高效生產。
- 品質控制：AI 可以用於即時檢測產品品質問題。 透過使用視覺識別技術和機器學習演算法，可以快速識別缺陷並採取糾正措施，以減少廢品率。
- 設備維護：利用 AI 技術，可以實現預測性維護。 透過監控設備的性能數據，機器學習模型可以預測設備故障，並在問題發生之前採取維護措施，降低停機時間。
- 能源管理：AI 可以用於優化能源消耗。 透過監控和分析工廠的能源使用情況，機器學習演算法可以提供建議，以降低能源成本和環境影響。
- 生產彈性：AI 技術可以幫助工廠實現更高的生產彈性。 透過自動化和智慧調度，生產線可以迅速適應不同的產品和訂單，提高反應速度。
因此，Nuvoton 的 AI 應用為工廠自動化提供了更多創新的機會，使其更有效率、更永續、更有競爭力。 透過將 AI 技術與工廠自動化結合使用，工程師可以更好地滿足現代製造業的需求，提供更有效率、品質更高且更環保的生產流程。
| 適用開發平台 | |
|---|---|
|
NuMaker-HMI-MA35D1-S1 |
1. 物件偵測 範例：自動化機械手臂視覺導引 使用攝像頭作為機械手臂的「眼睛」，捕捉生產線上的物品。 MA35D1 處理這些影像數據，識別特定物品的位置和方向，輔助機械手臂進行精確的抓取和放置操作。 這種應用有助於提高生產線的自動化水平和效率。
2. 物件分類 範例：智慧質檢系統 在產品質量檢測站點安裝攝像頭，MA35D1 處理影像數據，自動分類產品是否符合質量標準。 能夠識別產品上的微小缺陷，如刮痕或色差，並將不合格品分類。 這種系統有助於提高產品質量和減少人工檢測的成本。
3. 實時辨識 範例：工廠環境監控與安全 在工廠關鍵區域安裝攝像頭，MA35D1 實時處理影像數據，監控工廠內的活動和環境條件。 能夠識別潛在的安全隱患，如危險物質洩露或人員進入禁區。 這種系統有助於及時應對緊急情況，保護員工安全和工廠資產。 |
| NuMaker-HMI-M467 | 1. 振動檢測
範例：高精度加工設備監測 在精密加工設備上安裝振動感應器，例如CNC機床。 Cortex-M4 分析振動數據，以監控機床的運作狀態和加工質量。 當檢測到異常振動時，及時調整設備參數或進行維修，保證加工精度。
2. 感測器融合 範例：環境監控與控制系統 結合溫度、濕度、空氣質量等多種感測器，以監控工廠內的環境條件。 Cortex-M4 處理來自這些感測器的綜合數據，確保工廠環境適宜，特別是在需要嚴格控制環境條件的生產區。
3. 異常檢測 範例：自動化流水線健康監測 在自動化流水線上部署各種感應器，如壓力感應器和光電感應器。 Cortex-M4 處理感應器數據，實時檢測生產線的狀態，如產品流動的平穩性和設備的正常運作。 當系統檢測到流程中的異常，如產品堵塞或設備故障，系統會及時警報並採取措施。 |
| NuMaker-IoT-M467 |
1. 振動檢測 範例：高精度加工設備監測 在精密加工設備上安裝振動感應器，例如 CNC 機床。 Cortex-M4 分析振動數據，以監控機床的運作狀態和加工質量。 當檢測到異常振動時，及時調整設備參數或進行維修，保證加工精度。
2. 感測器融合 範例：環境監控與控制系統 結合溫度、濕度、空氣質量等多種感測器，以監控工廠內的環境條件。 Cortex-M4 處理來自這些感測器的綜合數據，確保工廠環境適宜，特別是在需要嚴格控制環境條件的生產區。
3. 異常檢測 範例：自動化流水線健康監測 在自動化流水線上部署各種感應器，如壓力感應器和光電感應器。 Cortex-M4 處理感應器數據，實時檢測生產線的狀態，如產品流動的平穩性和設備的正常運作。 當系統檢測到流程中的異常，如產品堵塞或設備故障，系統會及時警報並採取措施。 |
