土壤条件监测
农民可以使用技术来监测土壤的状况，以更有效地使用农药和化肥，并减少对环境的不良影响。 传感器可以实时收集土壤湿度、酸碱度和营养成分等数据，这些数据可以被应用程序或机器学习模型分析，提供关于土壤状况的宝贵信息。
智能工厂自动化
工厂自动化是将工厂设备连接起来以提高制程控制系统的效率和可靠性。 这反过来降低了成本，提高了质量，增加了灵活性，减少了环境影响。工厂自动化的实施可以透过 AI 技术，特别是 tinyML 和机器学习，来进一步改进。 以下是一些与 Nuvoton 的 AI 应用相关的实际应用方法：
- 生产线优化：使用 tinyML 和机器学习，工程师可以开发智能控制系统，监控并优化生产线的运作。 这包括实时识别潜在问题并采取措施，以确保高效生产。
- 质量控制：AI 可以用于实时检测产品质量问题。 透过使用视觉识别技术和机器学习算法，可以快速识别缺陷并采取纠正措施，以减少废品率。
- 设备维护：利用 AI 技术，可以实现预测性维护。 透过监控设备的性能数据，机器学习模型可以预测设备故障，并在问题发生之前采取维护措施，降低停机时间。
- 能源管理：AI 可以用于优化能源消耗。 透过监控和分析工厂的能源使用情况，机器学习算法可以提供建议，以降低能源成本和环境影响。
- 生产弹性：AI 技术可以帮助工厂实现更高的生产弹性。 透过自动化和智慧调度，生产线可以迅速适应不同的产品和订单，提高反应速度。
因此，Nuvoton 的 AI 应用为工厂自动化提供了更多创新的机会，使其更有效率、更永续、更有竞争力。 透过将 AI 技术与工厂自动化结合使用，工程师可以更好地满足现代制造业的需求，提供更有效率、质量更高且更环保的生产流程。
| 适用开发板 | |
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NuMaker-HMI-MA35D1-S1 |
1. 对象侦测 范例：自动化机械手臂视觉导引 使用摄像头作为机械手臂的「眼睛」，捕捉生产线上的物品。 MA35D1 处理这些影像数据，识别特定物品的位置和方向，辅助机械手臂进行精确的抓取和放置操作。 这种应用有助于提高生产线的自动化水平和效率。
2.对象分类 范例：智能质检系统 在产品质量检测站点安装摄像头，MA35D1 处理影像数据，自动分类产品是否符合质量标准。 能够识别产品上的微小缺陷，如刮痕或色差，并将不合格品分类。 这种系统有助于提高产品质量和减少人工检测的成本。
3. 实时辨识 范例：工厂环境监控与安全 在工厂关键区域安装摄像头，MA35D1 实时处理影像数据，监控工厂内的活动和环境条件。 能够识别潜在的安全隐患，如危险物质泄露或人员进入禁区。 这种系统有助于及时应对紧急情况，保护员工安全和工厂资产。 |
| NuMaker-HMI-M467 |
1. 振动检测 范例：高精度加工设备监测 在精密加工设备上安装振动传感器，例如CNC机床。 Cortex-M4 分析振动数据，以监控机床的运作状态和加工质量。 当检测到异常振动时，及时调整设备参数或进行维修，保证加工精度。
2. 传感器融合 范例：环境监控与控制系统 结合温度、湿度、空气质量等多种传感器，以监控工厂内的环境条件。 Cortex-M4 处理来自这些传感器的综合数据，确保工厂环境适宜，特别是在需要严格控制环境条件的生产区。
3. 异常检测 范例：自动化流水线健康监测 在自动化流水线上部署各种传感器，如压力传感器和光电传感器。 Cortex-M4 处理传感器数据，实时检测生产线的状态，如产品流动的平稳性和设备的正常运作。 当系统检测到流程中的异常，如产品堵塞或设备故障，系统会及时警报并采取措施。 |
| NuMaker-IoT-M467 |
1. 振动检测 范例：高精度加工设备监测 在精密加工设备上安装振动传感器，例如CNC机床。 Cortex-M4 分析振动数据，以监控机床的运作状态和加工质量。 当检测到异常振动时，及时调整设备参数或进行维修，保证加工精度。
2. 传感器融合 范例：环境监控与控制系统 结合温度、湿度、空气质量等多种传感器，以监控工厂内的环境条件。 Cortex-M4 处理来自这些传感器的综合数据，确保工厂环境适宜，特别是在需要严格控制环境条件的生产区。
3. 异常检测 范例：自动化流水线健康监测 在自动化流水线上部署各种传感器，如压力传感器和光电传感器。 Cortex-M4 处理传感器数据，实时检测生产线的状态，如产品流动的平稳性和设备的正常运作。 当系统检测到流程中的异常，如产品堵塞或设备故障，系统会及时警报并采取措施。 |
