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工业相机技术持续翻新 机器视觉效益全面提升
[作者 王明德]   2019年09月23日 星期一 浏览人次: [959]

在软硬体技术的同步进展下,现在机器视觉在自动化检测领域,已能取代一般的人眼辨识,而近年来智慧化成为制造业趋势,工厂设备的数据撷取与储存方式也走向数位化,在机器视觉领域也是如此,数位化不仅让产品检测的数据格式一致化,更可与IT系统整合,延伸出各种应用,进而提升产品价值。



图1 : 近年来智慧化趋势加快,工业相机的技术也同步提升,无论是解析度、通讯传输与整合性,都有大幅进展。(source:Kickstarter)
图1 : 近年来智慧化趋势加快,工业相机的技术也同步提升,无论是解析度、通讯传输与整合性,都有大幅进展。(source:Kickstarter)

在机器视觉系统中,工业相机扮演了设备前端眼睛的角色,其架构与规格也随着制造市场对辨识速度与弹性化的要求而快速演进,尤其是近年来智慧化趋势加快,机器视觉又是各类自动化设备中智慧化脚步较快的环节,因此,各设备供应商新品问世速度也较其他产品更快。


CMOS独占产线检测市场

工业相机的重要架构包括感光元件与通讯介面,以工业相机大厂The Imaging Source兆镁新新产品为例,就可看出其发展趋势。兆镁新的新产品为搭载Sony Polarsens? 5.1百万全局CMOS感光元件,传输介面则可使用乙太网介面(帧速率最高可达24fps)或相对快速的USB 3.0介面(最高可达75fps)。



图2 : CMOS的特色在於省电、体积小,加上制程成本较低,取像较为快速,适合一般工业自动化应用上高速检测的需求。(source:AIA | Vision)
图2 : CMOS的特色在於省电、体积小,加上制程成本较低,取像较为快速,适合一般工业自动化应用上高速检测的需求。(source:AIA | Vision)

工业相机与一般数位相机一样,在影像品质需求下,早期均采用高灵敏度与低图像杂讯的CCD,半导体制程的CMOS影像感测器早期的解析度较差,且有杂讯问题,因此少有厂商使用。不过,此一情况在2016年开始翻转,半导体技术的蓬勃发展带动CMOS技术提升,加上生产成本较低,导入相关技术可有效降低机器视觉系统的整体造价,在此态势下,CCD逐渐失去市场,尤其在市场主力Sony关闭CCD产线後,CMOS已独占机器视觉市场。


至於CCD由於抗杂讯技术较隹,动态成像的水准较高,较常用於科学研究与工业高端应用;CMOS的特色在於省电、体积小,加上制程成本较低,取像较为快速,适合一般工业自动化应用上高速检测的需求。


以兆镁新的新产品来看,此款产品所采用的Sony Polarsens? 技术使用四向奈米线(0。, 45。, 90。, 135。)微偏振器(four-directional nanowire micro-polarizers),置於每个2x2像素阵列前(计算单位),提供多向偏振光影像,由於塑胶、玻璃、金属及液体这类型材质都会呈现固有的偏振特性,而此系列感光元件的偏振滤镜,就可利用这项性质可视化各个材质的表面应力及表面刮痕,同时减少不必要的眩光,强化边缘检测或增进低对比度材质的对比值。


USB渐成通讯传输主流

至於通讯传输,这款产品同时支援乙太网路与USB3.0两种介面,这也是目前工业相机的主流选择,其中USB3.0的发展潜力更被业界看好。USB的特色除了稳定度外,热??拔带来的弹性化,更加深了此技术在机器视觉的优势。


从工业相机传输标准的发展来看,USB已然成为此一领域中的主流,USB不管在成本、频宽、使用方便性,都优於目前是厂商的其他介面,加上近年来稳定性问题已逐渐克服,在此态势下,传统的Camera Link、IEEE 1394等,由於频宽、传输距离、整合度等因素不敷现有市场需求,已经逐渐淡出主流市场。


就目前的市场发展来看,现在工业相机传输标准主流之争,USB已然取代GigE,但是从整体产值来看,GigE的整体出货量仍然持平,USB相机的市占之所以能大幅提升,除了填补Camera Link与IEEE 1394的原有市占比例外,更大的原因在於整体机器视觉市场的快速兴起,这部分的新兴市场中,系统厂商采用USB工业相机的比例相当高。


再与现在市场上常见的GigE相较,USB在工业相机於供电、热??拔、高频宽等方面都有更隹表现。现行的GigE要供电给工业相机时,必须有PoE设计,然而这必然要支付更多的成本,而USB直接透过供电传输介面已行之有年,在设计的便利性与成本面都更有优势;另外,热??拔也让工控系统更便利,当设备的介面接头脱落时,GigE需要重启主程式,系统方能重新连线,USB只需将接头再次接回即可,在频宽部分,过去USB 2.0的最高频宽只有480Mbps,远不如GigE,不过USB 3.0问世後,高达5Gbps的频宽,已超越GigE,在此态势下,USB在机器视觉领域的应用後势相当可期。


过去USB多应用於消费性产品端,多数工控业者对USB的稳定性有所质疑,不过随着规范渐趋严谨,且USB3.0针对工业相机应用的标准版本USB3 Vision,也已被国际自动成像协会(AIA)采用,因此稳定性不足的问题已被解决,至於传输长度不如GigE,目前已有厂商推出可与光纤介接的技术,延长其传输距离。


3D视觉打造多元应用

除了影像感测元件与传输介面标准外,工业相机这几年的另一热门技术是3D视觉。过去产线检测主要是侦测物体的表面瑕疵与外观变形,後来开始有厂商针对轮胎沟痕或机器工件等需要侦测立体形状的产品,推出以3D工业相机搭配影像处理软体的解决方案,其做法与人眼类似,透过至少两个镜头定位侦测点在空间的位置,再以软体运算出受测物的结构,完成3D影像侦测。



图3 : 眼手协调的机器手臂除了夹取工件外,也可应用涂胶、喷漆、焊接等工作。(source:SODA VISION)
图3 : 眼手协调的机器手臂除了夹取工件外,也可应用涂胶、喷漆、焊接等工作。(source:SODA VISION)

不过,由於3D的影像处理速度偏慢,目前在产线检测的应用尚未普及,反而是与机器手臂的搭配在近期快速增加。机器手臂的传统运作方式,都是将产线上工件位置、手臂移动角度、定位点等数据先设定完成,机器手臂在按照设定移动,这种运作在大量生产模式下效益相当高,不过,在要求弹性制造的工业4.0体系下并不适用,因此机器视觉与机器手臂的搭配顺势而生。


眼手协调的机器手臂,先由工业相机找出工件位置与姿态,并将讯息传给机器手臂,手臂依其讯息调整角度与方位夹取工件,而除了夹取工件外,此一搭配也可应用涂胶、喷漆、焊接等工作,这类工作在汽车制程中占有极高的比例,因此机器视觉与机器手臂的整合,在此领域的应用颇被看好。


在智慧制造趋势下,机器视觉的技术发展速度越来越快,要提升系统效益,除了软体外,身处最前端的工业相机也必须与时俱进,不断强化其效能,方能打造出最适化的机器视觉架构。


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