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智慧制造掀起机器视觉整合浪潮
市场启动 技术成熟
[作者 王明德]   2017年08月01日 星期二 浏览人次: [18104]


消费性产品市场竞争激烈,生产线效率与产品品质成为制造系统建置时的主要考量,在此态势下,高速、高精准度的机器视觉成为现在生产系统的重要环节,根据市调机构Markets and Markets预测指出,全球机器视觉产品营收将逐渐上扬,预估2018年平均营收将从2013年34.5亿美元增加至51.2亿美元,年复合成长率为8.2%,在台湾市场,台湾的ASMV (Application Specific Machine Vision Systems)每年约4300套(产值约新台币138亿元),其中应用於检测为最大宗约占45%。


近年来机器视觉的应用领域快速增加,不过整体来看,制造业仍占其应用最大比例,现在制造业的生产模式是连续大量生产,在此同时对外观品质仍有高度要求,过去通常这种带有高度重复性和智慧性的工作,只能由人工检测来完成,部分传统制造工厂中,生产线後面可以看到数量庞大的检测工人来执行这道程序,但在增加了这些巨大的人工与管理成本的同时,却仍然不能保证100%的良率,机器视觉的导入,则协助解决了这些问题。


机器手臂与3D检测已成新趋势


图1 : 机器视觉与机器手臂整合的应用,以视觉导引手臂进行取放之应用最广,其次是机器人整合视觉於检测之应用(Source:PHASE1)
图1 : 机器视觉与机器手臂整合的应用,以视觉导引手臂进行取放之应用最广,其次是机器人整合视觉於检测之应用(Source:PHASE1)

机器视觉的运作流程,主要是以镜头撷取图像,再将该图像传送至处理单元,通过数位化处理,根据图元分布和亮度、颜色等资讯,来进行尺寸、形状、颜色等的判别,进而根据判别的结果来控制制造现场的设备动作,机器视觉在制程上的建置方式,多是在生产线侧面或上端设置工业相机,快速检测产品的外观、标签位置等,虽然在演算的复杂性限制下,机器视觉在品质控制方面,仍不能完全取代人眼的运作,但相对而言,比起人类的疲劳与不专注所造成的误差,机器视觉仍有一定程度可以取代前述问题。


近期智慧制造概念兴起,「整合」成为新世代生产设备的重要设计,机器视觉在这一波整合浪潮中,最常见就是与机器手臂的结合,基於工业生产模式逐渐朝向智慧制造生?型态发展,全球许多生?型态逐渐导入整合视觉系统之智慧机器人应用於生产线做智慧制造,根据AMC Hofmann之Robot Vision市场调查报告指出,以视觉导引机器人进行取放(Pick & Place)之应用最广,其次是机器人整合视觉於检测之应用,机器视觉技术则包含2D与3D,其中尤以2D机器视觉技术居多,市场上的应用最为普遍。



图2 : 为解决2D检测的局限性,机器视觉厂商已积极开发3D检测技术 (Source:inspect-online)
图2 : 为解决2D检测的局限性,机器视觉厂商已积极开发3D检测技术 (Source:inspect-online)

不管是否为智慧制造体系,减少生产时间、提高生产效率向来都是生产系统的建置宗旨,在此设计核心下,系统中各环节设备的功能都必须不断进化,机器视觉也是如此,目前2D机器视觉虽为产品检测的技术,不过为解决其局限性,业界厂商都已积极开发3D检测技术,目前看来也已有所成,3D检测将广泛被运用於各种产业中,例如汽车、半导体 消费性电子零件、金属、玻璃等,其中亚太地区将是主要应用市场,其应用包含品质检测定位导引,量测及识别等,应用於品质检测及定位导引需求量将为最大。


全面布局 打造完整方案

除了与机器手臂整合和发展3D检测技术外,产品的全面布局也是机器视觉厂商因应智慧制造趋势的重要关键,由於机器视觉是自动化系统的一环,整合功能相当重要,因此系统整合商必须全方位布局,提供软硬体元件与技术支援,包括摄影机、镜头、光源、影像卡以及软体,另外像是PC-Based所需的影像撷取卡、单机应用需求的Smart Camera等,也都是必须,由於机器视觉的应用包罗万象,各产业都会有其可应用发挥的空间,在台湾除了电子业之外,像是食品包装业、制药产业、玻璃、钢铁、造纸等各产业,也都有其不同的机器视觉需求,因此不能仅以一种装置或解决方案,处理各产业需要解决的问题,唯有整合,才能扩大自动化生产的完整性。


目前机器视觉市场的客户,主要有三类,第一类是制造业者,也就是设备的终端使用者,第二类为系统整合商,最後则是产业机器设备制造商;而机器视觉本身,亦可区分为两大主轴,分别是PC-Based及单机型。


PC-Based的使用者,大多需要具备程式能力,前段影像撷取的部份可由硬体工程师进行整合;软体部份则需要具有程式能力的软体工程师,来进行系统开发与设计,这一类设备的开发时程较长,适用於有独特需求、并具备软体开发能力的使用者。



图3 : 机器视觉在制程上的建置方式,多是在生产线侧面或上端设置工业相机,快速检测产品的外观、标签位置等(Source: Conceptsystem)
图3 : 机器视觉在制程上的建置方式,多是在生产线侧面或上端设置工业相机,快速检测产品的外观、标签位置等(Source: Conceptsystem)

这三大客户群,各有不同的技术背景与需求,终端使用者的需求,较多在於简单易操作、All in one的单机型设备,只需要对机器视觉有一定程度的概念与实务经验,即可透过套装软体完成单机型设备叁数的设定。


像是在工厂制造螺帽与螺丝,机器视觉的检测就包含了GIGI的四个面向与其他技术的整合,在运作中,系统先透过摄影机辨识螺丝的方向,指示机械手臂的夹取,再由相机撷取影像,同时进行螺距的量测及品质的控管,最後指示手臂将其放入合格或不合格的栏位,这些步骤必须整合演算及运动控制,基本上每个动作都不困难,但困难的问题在於如何整合成顺畅的生产线流程。


审慎评估 选择最适合系统

至於如何选择适用的元件,业者建议要从硬体与软体两方面分析,在软体方面,不论是PC-Based或单机版本,软体的灵活控制为最优先项目,因应不同需求,机器视觉必须有不同的作法以及客户群,各有其优势与特点,来满足多元的应用,而在硬体方面,则必须取决於技术整合,如何配合机构限制及功能需求,选择最适宜的产品,是从经验学习而来,就此来看,经验将是自动化系统整合时最关键的一环,由於现在资讯发达,各厂商之间的技术差距并不大,技术已成为市场竞争的必要条件,经验才是决胜条件,丰富的经验将可再有限的成本中,组装出最适化、性价比最高的系统,因此制造业者在面对市场众多选择时,可以从经验多寡的面向来挑选厂商,而非一味只从价格考量,否则其结果将会得不偿失。


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