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机器视觉相机大跃进 广泛应用于各行业
[作者 施莉芸]   2018年10月18日 星期四 浏览人次: [14031]


机器视觉简言之就如同人眼,将机器视觉应用于机器手臂上,能够让机器快速检测产品,并利用撷取的影像加以分析。透过机器视觉产品-图像摄取装置,将被摄取目标转换成为图像信号,并传送给影像处理系统,再根据图元分布及亮度、颜色等资讯,转变成数位化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,并获取目标资讯。


在工业自动化上也广泛的取代人眼的品质检测,由于近年愿意从事3D,即肮脏(dirty)、危险(danger)及辛苦(difficult)工作的人力减少,且基于薪资逐渐调涨的原因,以人眼来检测产品缺陷的方式除了无法完全准确外,也需要消耗许多工时及人力;而机器视觉则是以光学检测机台快速精准定位生产线上的产品,并进行品质瑕疵等检测。机器视觉的导入除了效率较高-可以快速检测产品优劣外,且机器可以24小时运转、工作无须休息,因此也不会有超时工作的问题。



图1 : 机器视手臂结合视觉随机夹取物品。(摄影/施莉芸)
图1 : 机器视手臂结合视觉随机夹取物品。(摄影/施莉芸)

机器视觉的应用层面非常广泛,从自动化工厂到手机人脸辨识解锁、无人车侦测前方上,机器视觉都是其中十分重要的角色。在瑕疵检测方面,机器视觉被大量用于工业、电子业、食品包装及医疗上,从汽车车件缺件检查、O环有无检查、车件孔位有无检查,到食品及饮料包装,个人用品及消耗品检查,以及电子产业及零件检查。


机器视觉的原理及应用

针对机器视觉与机器手臂的整合,皕像科技经理柯璟铭指出,以往机器手臂的应用多是固定型,如传产或定点夹取,虽然也可以取代许多人力,不过他指出,现在夹取也越来越走向智慧化,由于搬运已经不只在固定位置,因此会搭配眼睛(相机)让它动态变化,所以后来就会在机器人上外挂2D相机以调整X Y轴。


机器视觉应用于手臂的方式,主要是先将相机其手臂定位校正分析,确认两者座标相同后,以相机拍摄目标物,并且分析其中的内容,再使手臂抓取。


相较于将机器视觉相机悬挂于定点,再使机器手臂抓取的方式,目前让相机外挂于手臂上是主流作法的原因,柯璟铭表示,主要是因为挂于机器手臂活动的弹性较大。他指出,若将相机悬挂于定位,则相机所能拍摄范围仅限于其下方;然而,外挂(或内建)于手臂上,则能够使相机跟着手臂走,将不受范围的限制。


而3D相机的出现变是为了因应深度(Z轴)的变化,此种应用称为Bin picking(一个一个bin取样),让机器人在抓取物体时,可以依深度抓取,物品可以堆叠也可以不用摆正、摆平。


不过相较于2D相机,3D相机的应用在台湾仍然占少数,目前仍以2D相机为主流。柯璟铭指出,主要原因为3D相机在与机器手臂的整合上仍有许多困难,由于3D相机加入深度的应用,导致机器手臂无法准确地与相机同步,目前皕像主要用手眼校正作为解决方案;此外,成本也是原因之一,3D相机成本较高,因此目前使用它来取代人力的产业,多为附加价值高、利润高,或高科技产业。


机器视觉于各国之应用

柯璟铭指出,对于机器视觉的应用,皕像也努力在开发不同面向的视觉应用,他表示,目前也考虑将相机从传统定焦,改为可以调焦或自动对焦,主要是看到未在IoT上视觉发展的层面。



图2 : IDS Ensenso 3D立体相机,中间为投影器。(source:??像科技)
图2 : IDS Ensenso 3D立体相机,中间为投影器。(source:??像科技)

此外,他也补充,现在3D视觉的已经不只用于工厂内的Bin picking,在澳洲也将3D视觉活用于畜牧业的定位,如农场挤奶作业便需要不只是平面X、Y轴的前后移动,也需要深度方面的上下移动;此外在日本也被大量用于物流业;而台湾也有将机器人搭配视觉,应用于医疗业做手术的案例。


柯璟铭认为,2D相机内视觉的改变及3D相机,都是能够创造使相机跨出工厂的机会。


机器视觉与工业手臂的整合已成为智慧制造的趋势,为因应现在少量多样的制造趋势,相较于以往定点工作的机器手臂,无论是在夹取的物品判断,或放置、堆叠等运作上,附有视觉功能的机器手臂更具弹性,未来运算速度提升后,将逐渐成为未来主流。


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