觉得在 AI 时代写程式是一件很辛苦的事情吗？ 快来试试「 OpenR8 - 人人都会用的 AI 软体」。
根据统计，软件工程师佔总人口的 5% 以下，為了让大部分的人口在机器人的时代也能轻鬆使用人工智慧演算法，开源机器人俱乐部推出 OpenR8 人工智能演算法软体，不用写程式，大幅降低人工智能的技术门槛。
OpenR8 是套装软件，将人工智能演算法标準化及模组化，降低价格及技术门槛。不需使用 Linux ，透过简单的 Windows 视窗介面，让使用者不用写程式，也可以使用及调整 AI 演算法，大幅降低人工智能的技术门槛，仅用滑鼠就能使用 OpenR8 进行深度学习网络训练及推论。
传统的 AOI 机台影像演算法係写死在程式码，日后遇到全新的產品会有难以扩充的问题。目前 OpenR8 应用於半导体產品的 AOI 自动光学检测，可解决晶圆厂及封测厂生產线有上千种型号產品的问题。当有新的產品时， OpenR8 让製程工程师 (PE) 及设备工程师 (EE) 皆可轻易设计新的演算法及套用新的参数。
目前工厂生產线导入工业 4.0 遇到的问题是找不到软件工程师，提供图控介面可以方便工厂现有的设备工程师及製程工程师轻鬆导入人工智能、物联网、大数据分析到生產线上。
首届 TAIRA AI 总决赛最终由立达软体科技团队获得评审团青睞，在眾多优秀对手中脱颖而出，夺得首奖新台币300万！立达软体科技将机器人的开源程式，变成人人都可以使用的图形化操作介面，不用写程式就可以进行深度学习、分析资料，解决產业缺乏AI人才的问题。无论是產品竞争力、技术门槛，以及与企业的对接度等项目，均获得非常高的评价！
感谢晶圆、封测、面板、石化、电子、设备业等產业客户採用。
感谢多所学校老师採用。
[ 应用案例 ]
晶圆检测、芯片封装检测、铜箔检测、面板检测、 PCB 检测、视觉分析、 AI AOI 自动光学检测、机器手臂控制、虚拟作业员、股价预测、制程质量预测、维修保养预测、资料趋势预测、学生成绩预测、鱼类分类、家禽类行为分析、授信风险分析、手写识别、车牌辨识、遥测影像分析、 X 光影像分析、癌细胞影像分析、保密影像分析、厂务摄影机影像分析、人脸辨识、年龄辨识、性别辨识、学校教学等。
[ 特色 ]
• 软件包，使用简单的 Windows 操作系统，不需使用复杂的 Linux 操作系统
• 免安装，内建 Python, TensorFlow, PyTorch, OpenVINO, OpenCV, Caffe ，解压缩后即可直接执行
• 友善用户接口，不用写程序，用鼠标也能进行 AI 训练及推论
• 开放原始码
• 专业版，价格合理
• 针对解决方案，有技术支持
• 支援深度学习
• 支持人工智能算法
• 支援图像处理
• 支持多种影像运算方法
• 支持影像分析
• 支持样板比对
• 支持对象分析
• 支持条形码辨识
• 支援 QR code
• 支持多国语言编码
• 支持多核心及多处理器的计算机
• 支持 GPU 加速
• 支援自定义函式库
• 本机执行，数据不用上传到云端，避免公司机密外泄
[ 支援作业系统 ]
• Windows 10 64 位元
• Windows 2016 64 位元
• Ubuntu Linux 16.04 64 位元
• 樹莓派 Raspbian
[ 硬件需求 ]
• Intel x64 处理器（需支援 AVX2 指令集）
• 4 GB 主记忆体或以上
• 硬碟需要 50 GB 以上空间
• 使用者画面解析度需要 1280 x 800 以上
• 滑鼠或其他使用者介面点击装置
• 支援 CUDA 的 NVIDIA GPU (运算加速选配)
• 支援 OpenVINO 的 VPU 或 FPGA (运算加速选配)
[ 软件优势 ]
• 支持多国语言、中文显示、中文批注、及中文变量名称
• 详细的中文说明文件及教学影片
• 每周更新最新算法
• 不用写程序，图控接口，轻松使用最新算法
• 开放原始码
• 简单好上手，开发整合速度快
• 经过半导体产业、面板产业、石化产业、 PCB 产业等大厂验证
• 参加国际 AI 大赛得到第一名，奖金美金10万元
• 价格合理
• 感谢晶圆、封测、面板、铜箔、 PCB 等產业大厂採用
• 免安装，内建 Python 3.6 、 TensorFlow 、 PyTorch，支持 CPU 及 GPU 运算，不需麻烦另外安装 Python 环境，解压缩后即可立刻使用
• 内建常用深度学习解决方案： SSD, VGG, ResNet, YOLOv3, MaskRCNN, Data Analysis, Taiwan Stock 等，所有方案皆验证过，使用 OpenR8 窗口接口，用鼠标即可执行，免写程序
•解决方案皆有精美中文说明 pdf 文件
[ 使用方法 ]
1. 启动 OpenR8 CPU ：
OpenR8/R8_Python3.6_CPU.bat
2. 启动 OpenR8 GPU ：
OpenR8/R8_Python3.6_GPU.bat
3. 启动 Python 3.6 CPU ：
OpenR8/Python3.6_CPU.bat
4. 启动 Python 3.6 GPU ：
OpenR8/Python3.6_GPU.bat
5. 启动 jupyter notebook CPU ：
OpenR8/Python3.6_CPU_jupyter_notebook.bat
6. 启动 jupyter notebook GPU ：
OpenR8/Python3.6_GPU_jupyter_notebook.bat
7. 设定 jupyter notebook CPU 密码：
OpenR8/Python3.6_CPU_jupyter_notebook_password.bat
8. 设定 jupyter notebook GPU 密码：
OpenR8/Python3.6_GPU_jupyter_notebook_password.bat
9. 启动 spyder CPU ：
OpenR8/Python3.6_CPU_spyder.bat
10. 启动 spyder GPU ：
OpenR8/Python3.6_GPU_spyder.bat
[ 参考资料 ]
OpenR8 使用手册：
https://cn.openrobot.club/article/index?sn=11033
OpenR8 解决方案技术文件：
https://cn.openrobot.club/dir/index?sn=1099
OpenR8 技术影音讲座：
https://cn.openrobot.club/dir/index?sn=1099
[ 解决方案 ]
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Solution Name |
应用 |
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接口程序让你的网页跟 www server 沟通 达到跟使用者互动的效果 |
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使用 CURL 函式库抓取外部网页 |
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资料分析 |
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档案操作、删除文件夹、删除档案、 存取二进制档案、存取字符串、存取影像 |
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for 循环 |
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取得网络卡 MAC 地址 |
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网页服务器 |
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OpenR8 Caffe 深度学习服务器 |
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Python TensorFlow Keras 深度学习服务器 |
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Python TensorFlow Keras 深度学习服务器做 PCB 检测 |
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条件式 |
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创建一个影像以及撷取屏幕画面 |
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影像分析使用 SSD 512 算法及 Caffe 函式库 进行高达 40 种类别分类的文字侦测 |
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影像分析使用 SSD 512 算法及 Caffe 函式库 进行年龄预测 |
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影像分析使用 SSD 512 算法及 Keras 函式库 进行年龄预测 |
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读取一维条形码及 QR code |
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Basler 相机范例 |
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进行大量影像运算来比较不同计算机的效能 |
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影像二元化 |
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侦测瓶盖是否有盖紧 |
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影像分析使用 AlexNet 算法及 Caffe 函式库 进行对象分类 |
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影像分析使用 ResNet50 算法及 Caffe 函式库 进行对象分类 |
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影像分析使用 VGG16 算法及 Caffe 函式库 进行对象分类 |
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转换影像文件格式 |
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影像数据扩增 |
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影像分析使用 SSD 512 算法及 Keras 函式库 进行人脸对象侦测 |
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名人人脸辨识 |
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控制 FLIR 相机 |
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找出影像中的物体 |
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找出影像中的物体 |
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找出图片对象倾斜角度 |
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取得影像锐利度来判定影像是否为模糊 |
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鼠标控制及影像截图分析 |
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使用 Caffe 进行光学字符识别手写数字 |
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使用 Caffe 及 SSD512 进行PCB 深度学习 影像瑕疵检测 |
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影像分析使用 FasterRCNN 算法及 Keras 函式库进行 PCB 对象侦测 |
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影像分析使用 MaskRCNN 算法及 Keras 函式库 进行 PCB 影像切割 |
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影像分析使用 SSD 300 算法及 Caffe 函式库 进行 PCB 对象侦测 |
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影像分析使用 SSD 512 算法及 Caffe 函式库 进行 PCB 对象侦测 |
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影像分析使用 SSD 300 算法及 Caffe 函式库 进行 PCB 对象侦测 |
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影像分析使用 SSD 300 算法及 Keras 函式库 进行 PCB 对象侦测 |
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影像分析使用 SSD 512 算法及 Caffe 函式库 进行 PCB 对象侦测 |
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影像分析使用 YOLOv3 算法及 Keras 函式库 进行 PCB 对象侦测 |
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影像分析使用 MaskRCNN 算法及 Keras 函式库 进行 Pill 影像切割 |
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使用 OpenCV 的 VideoCapture 撷取相机影像 |
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使用 Caffe SSD 算法侦测 webcam 实时 影像中的对象 |
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使用 Caffe 全连接层进行数字规则训练 |
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用 http 联机撷取远程计算机画面用人工 智能分析及遥控远程计算机 |
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循环 |
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确认装置是否有 NVIDIA GPU 与 CUDA 函式库 |
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用显示适配器的3D加速功能显示影像 |
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使用 OpenVINO 进行人脸辨识与对象辨识 |
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操作系统相关函数调用范例 |
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在命令行窗口印出文字内容亦可开新窗口 显示影像 |
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执行 Python 程序 |
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资料分析 |
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双向网络通讯 |
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录音及播放声音档案 |
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Stock_Taiwan |
预测台湾上市股票五天后的股价 |
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字符串处理 |
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计算运行某段流程花费多久时间 |
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使用 Caffe 全连接层学习 XOR 运算规则 |
[ OpenR8 AI 软件版本说明 ]
OpenR8 Professional Edition:
专业版
完整功能
永久授权
授权使用 USB 加密狗
[ OpenR8 AI 软件购买 ]
如果您需要购买软件，请到以下网址购买，谢谢！
购买网址：
[ TutorAI 教学服务 ]
如果您需要客製化技术支援，请联络我们购买教学服务，谢谢！
购买网址：
[ LEADERG 人工智能电脑 ]
如果您需要人工智能电脑，请到以下网址购买，谢谢！
购买网址：
[ Hello World ]
点选「Libraries」的「Print」，把「Print」的积木拉到画面中的「Flow」区。 接着点击「Print」积木，在「Function」区的「string」字段找到 New 后，点下去。最后在「Variable」区中的「Value」写上 hello world。
点选左上角的「File」按钮，再点选「Save」，将 flow 档案储存。
[image145334]
点选上方的「Run」按钮，就会执行我们刚刚组合好的积木程序，窗口就会弹出 hello world 的文字讯息。
建立字符串
透过「字符串加法」的积木，可以把许多文字连接起来。
点选「Libraries」中的「String_Add」，把「String_Add」的积木拉到画面中的「Flow」区。接着点击「String_Add」积木。
找到在「Function」区的「StringA」，点下去「New」，在「Variable」区的「Value」写上 a 来建立一个新的字符串。「StringB」也是透过一样的方式来建立。最后新增「输出的字符串」来存放联结起来的文字。
依序建立 a、b字符串，储存后，点选执行按钮，就可以看到文字已经被联结起来变成 ab 了。
逻辑判断
逻辑是程序里最重要的观念，可以点击逻辑积木两下(或拖曳)，就能新增逻辑的判断条件，逻辑相关积木可以从「Libraries > Control」目录里找到。
透过「大于小于等于」的积木，还有「且/或」的积木，就可以组合出相对应的逻辑判断式了。
[image1440]
循环
循环也就是「重复」执行的积木，可以从「Libraries > Control」目录里找到。循环可以为有限次数的循环以及不限次数的循环。
有限次数的循环可以设定某个范围内要重复几次。
无穷循环的设定有两种，一种是「当」，表示「当发生什么事情时，会启动循环」，另外一种是「直到」，表示「直到发生什么事情时，会停止循环」。
[ OpenR8 AI 软件下载 ]
请到以下网址下载 OpenR8 AI 软件：
https://cn.openrobot.club/openr8