【产业AI应用实例：电吉他製造商Fender】现成企业级电脑视觉套装设备搭配常见IP摄影机就能随插即用快速监控精细手工作业的组装流程

美国知名电吉他製造商Fender，目前在乐器组装工作站上就有採用AWS企业级电脑视觉套装设备Panorama，来快速建立自己的电脑视觉应用，用以改善与优化吉他组装流程。（图片来源／AWS）

针对製造业应用场景，AWS今年还推出一套企业级电脑视觉套装设备方案AWS Panorama，让不只大型公司，即使是中小型企业，现在也能透过它，搭配常见IP摄影机，就能快速部署一套电脑视觉应用，运用各自场景上做应用，甚至不需要专业厂商协助，也可以做到随插即用。

AWS Panorama安装方式也相当容易，甚至AWS宣称安装只要数分钟就能完成，例如设备开启后，就能自动侦测周围IP摄影机与其相连，并自动加入自己的区域网路，不需要更改IP摄影机设定或更新软体，且在该硬体平台上，最多可以支援多个ML模型的执行，并能透过有线与无线方式连接AWS云端。

尤其，对于公司规模不大，且缺少相关AI分析人才的中小企业来说，透过AWS提供的Panorama软硬体设备，企业可以快速建立自己的电脑视觉应用。例如美国知名电吉他製造商Fender，目前就有採用这个套装方案，他们以Panorama设备搭配市售IP摄影机来建置自己的电脑视觉应用，用以改善与优化精细手工作业的吉他组装流程。

为了分辨这些吉他零件及其组装过程，这家公司先使用了IP摄影机来蒐集吉他不同组装元件的外观形状等数据，并利用AWS的ML服务，建立客製化电脑视觉模型，可以用来分辨不同吉他配件的组成，如吉他琴头、琴颈等。之后，便把云端训练完的电脑视觉模型打包并派送到Panorama设备上来执行，就能对现场摄影机拍摄的影像画面进行辨识。

不仅如此，他们还替每把吉他配件加入一个对应的序列号码，做为其唯一识别标誌，除了让摄影机可以辨识工作站上各种吉他配件，也能透过读取这些配件上的序号，来追蹤每一种耗材元件的使用状况，以计算不同配件组装的时间，以及需要花费多少步骤，进而找出提高吉他组装效率的更好作法。Fender希望透过这样方式，来提高人员在组装作业的效率，又能保有稳定品质。

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