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落实智慧制造 机器视觉整合加速
[作者 王明德]   2018年02月05日 星期一 浏览人次: [9612]

机器视觉在工厂自动化系统中向来扮演重要环节,当初发展时,仅作为人类时觉的替代品,不过随着技术的提升,机器视觉在产线的应用逐渐加深,现在此技术的辨识速度与精度,以非人演可比,根据研究机构指出,机器视觉未来年的复合成长率将突珀%,到2022年,全球产值将超过140亿美元,就目前发展来来看,未来几年的重点技术将包括机器人、3D视觉、工业感测器、影像处理技术、机器人控制软体或演算法、类人工智慧技术等方面,而在这些技术中,3D视觉和机器人将是主要关键。


3D视觉在机器手臂占有优势

在3D视觉部分,目前仍以2D仍是视觉感测器的主流,不过2D感测技术只局限在X-Y平面进行测量,无法获取Z方向的资讯,而3D视觉技术可以全面掌握物体或环境样貌,从底层影像处理构建出最终的3D模型,更全面且精确呈现物体的位置、距离、形态等,随着3D视觉检测实现的功能越来越全面,2D检测技术将会被3D视觉技术取代,此外在部分不适於工作业的监测环境中,3D视觉摄影机可与机器手臂结合,由於2D工业相机缺乏深度空间判断能力,因此3D工业相机将在此领域有绝对优势。


随着智慧制造的持续推进,制造业对整合3D视觉化功能的机器人需求也越来越广泛,让视觉系统取代传统程式设计过程,以执行某一特定操作的机器人将更具优势,具有3D视觉功能的机器人可自动识别、分析、处理,对周围环境做出即时反应,在此一领域,目前包括ABB、EPSON等多家厂商都已推出具备视觉功能的机器人产品,在智慧工厂发展过程中,视觉功能与机器手臂的整合已开始有初步应用。


过去机器人生产设备大多仅使用固定式的机器手臂,取代产线定点加工站的规律性??拔件、锁螺丝与组装加工程序,或是透过机器视觉进行简单的料件检测、分检动作,虽然在高速化加工应用与高精准度检测应用已获得相当具体的成果,但随着机器人整合承载运动平台,搭配更高自由度(Degree of Freedom;DOF)的机器人设备时,原有采固定式运作的自动化应用机器人,即便可使用实体围篱或电子围篱建构安全操作区,但高自由度的机器人设备可能在顾及安全性部分,就无法搭配实体或电子围篱使用。


而为建构高自由度机器人设备更完整的环境空间资讯,一般会使用各种感测器整合分析运作空间,例如,整合超音波、雷射测距、机械式微动开关...等,但单一感测器可能会因为受限感测原理限制,而会有空间、角度、距离与精确度等空间感测差异,而设置过多感测器也会有成本与处理负荷问题。然而,采行高经济价值、高效能的机器视觉技术,反而可以有效优化机器人设备建构空间资讯的较隹方案。


视觉与手臂整合门槛高

机器视觉应用於机器人的技术门槛相当高,若是设置於固定位置类型的机器手臂、自动化加工站,机器视觉进行的辨识与需处理的操作动作相对单纯,但若是具移动能力的机器人,运动范围、环境障碍会因为移动位置的不同而产生变化,每次动作进行前就必须完成安全工作区的感测与分析动作,若透过传统感测器进行不仅效果有限、运作效能也备受考验,反而是机器视觉可以快速、大范围完成操作环境分析,进而映射可以进行自主运行的动作安全区,优化机器人设备的反应速度、同时也可用低成本达到所需的环境空间感测需求。


但影像撷取模组每秒钟会产生超过百万像素的图像资料,如果直接将影像送到中央处理器进行解析与空间建模,势必会因传输与储存媒介效能等问题,影响设备成本、设置价值,常见方法为先将图像於撷取终端进行画素特徵分析,将空间拍摄的影像转换成点、角、边线或是面等数据,从2D搭配深度影像分析转换至具空间特徵的3D数据。当百万像素的图像透过演算法处理成大量环境特徵数据後,即可搭配特徵资料库运用演算法使机器人可快速辨识图像或认知物体,而此辨识系统则需要大量叁考数据预先置入资料库、让系统快速比对,否则将影响检测目标或是空间辨别的准确度。


前述影像繁复的传输与演算法处理,针对撷取影像进行如图像缩放、色彩空间转换、影像翻转、影像旋转、色调加强、伽玛校正(Gamma correction)、对比强化等处理,对CPU将造成极大负荷,实作通常使用嵌入式处理器、DSP、GPU等硬体影像加速方案搭配,优化机器视觉的影像处理效能,不让庞大的影像分析、数位资料处理成为整个自动化系统的应用门槛。


整体解决方案将成趋势

在机器视觉发展初期,台湾厂商大多使用靠引进国外的机器视觉产品,再针对客户需求整合系统,後期工业电脑产业崛起,台湾相关厂商开始着重机器视觉的开发,再加上市场对工业智慧相机、图像撷取设备以及影像处理等产品及应用需求的增加,无论在技术或应用面,机器视觉都已有大幅成长。


不过近年来中国大陆的相关产业也迅速蓬勃,相关资料统计,目前中国的机器视觉企业已超过102家,机器视觉产品代理商超过200家,专业的机器视觉系统整合商超过50家,从光源、工业相机、工业镜头、影像撷取卡以及处理软体等所有机器视觉产业链渐趋完整。


随着智慧制造趋势的加速,机器视觉产品将逐渐成为企业落实协作生产的关键技术,但在此同时,另一个问题也随之浮现,也就是当机器视觉产品开始成为生产线的资讯收集工具时,为相容不同视觉系统,除了采用标准化技术外,相关设备还必须贴合企业需求进行二次开发,需求的转变促使产业转型,因此未来的机器视觉厂商将不再是提供单一产品,而是逐渐转变为整体解决方案系统整合商。


就应域面来看,根据研究机构的调查显示,目前机器视觉的市场需求u.340%~50%集中在半导体与电子产业,包括PCB印刷电路板、电子封装技术、SMT表面组装等,主要原因在於半导体产业需要以高精度的视觉设备和高品质的技术为後盾,而机器视觉可完全能够解决这些问题;此外机器视觉系统在品质检测方面的应用已经相当广泛,在产线中有重要地位,其应用深度与其自动化系统程度呈正比,像是制药、印刷、食品外包装检测等,此外在政策性因素的影响下,高阶创新型领域、智慧交通等领域,也将是未来机器视觉应用的重点方向。


**刊头图:(Source: Automation World)


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