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打造智慧工廠:機器視覺的整合與應用
[作者 施莉芸]   2018年09月14日 星期五 瀏覽人次: [2090]


從2018年自動化展中可以看出,不少大廠都推出銜接智慧工廠概念的機具,從機器手臂、機器人、機器視覺的應用到管理,都已經提供大致完善的策略跟開發。其中機器視覺的應用在本次展會中也大放異彩,除了使用於機器人、機器手臂上,其他像是物流、零售業也都有廠商將機器視覺應用於條碼的辨識上。


在自動化時代,通常使用機器來取代人力操作單一或高風險的作業,這樣的作業模式雖然能夠降低人力成本及人員受傷的風險,卻無法有效控管機械產品汰換週期等。在工業4.0的口號上,從上到下管理、政策到生產都有莫大的變革。


其中智慧機器人及機器手臂的運用在智慧工廠中佔了不少比例,也成了今(2018)年自動化工業大展中展示的趨勢。從智慧機器人、機器手臂到其零組件,以及運用的場合都相當多元、齊全。



圖1 : 機器手臂及機器視覺的應用(source:COGNEX)
圖1 : 機器手臂及機器視覺的應用(source:COGNEX)

機械手臂(Robotic Arm)通常被用於不易完成的工作事項,高精度或重複性高的工作內容,運用機器從事以往高溫、高風險的勞力事務,或是工廠內呆板、單一指令動作的工作;其次,彌補勞力缺口、替代人力作業是機器人、機械手臂市場持續發燒的主要原因之一。在未來,工廠內人們只需要負責操控及管理這些機器人或手臂,甚至人機協同,與機器人一起工作。


不過這些機器究竟是如何能夠辨識需要被選取(夾取或吸取)及分類的品項?機器視覺(Machine Vision)便是其關鍵技術,機器視覺是模仿人類雙眼的光學識別系統,利用機器取代人眼,以更快速、更精確的效率來找出瑕疵品或指定形狀物品。


機器視覺的整合

機器視覺發展至今已有三十多年歷史,據自動成像協會(Automated Imaging Association, AIA)報告,機器視覺涵蓋所有工業與工業應用中,機於圖像的採集與處理,在各裝置執行其功能時,提供作業引導。其原理主要是利用感測視覺儀器(如自動對焦相機或感測器)的檢測機器來擷取影像,給予電腦分析及計算。


在工業上的應用包含檢查、量測、辨識、定位等需求;在食品包裝上則是利用協助型機器人來包裝商品,甚至能夠結合人工智慧,透過深層學習(Deep Learing)的技術,讓機器人夾起外型不同的食品,並放置到指定的位置(可參考SmartAuto智動化第38期<協助型機器人大舉進攻食品包裝市場>);在物流、零售業上,機器視覺則能夠判定良品與不良品,並將其分類,此外也可以代替人力為顧客結帳。


機器視覺相較於一般影像感測不同之處在於,機器視覺能夠透過整合可見光、雷達、雷射、紅外線等各種感測器,讓機器視覺不僅可以擷取影像畫面外,更能感測物體形狀、距離、種類及移動方向等具體要素,並進一步判讀品項或使物品歸類。



圖2 : 視覺與機器手臂整合,讓產線操作更有效率。(source:IDS)
圖2 : 視覺與機器手臂整合,讓產線操作更有效率。(source:IDS)

近年因為智慧工廠及工業4.0的概念崛起,將機器視覺用於產業中,大多是在生產線側面及頂端設置工業相機。不過這類的應用雖然可以快速檢測產品的外觀及標籤位置,卻無法從事更進一步的動作。


然而,將機器視覺與機器手臂整合後,便相當於機器手臂或機器人的「眼睛」,除了能夠檢測商品品質,將不良品即可用商品分類外;更可用於工廠的作業中,透過人員設定,機器手臂除了能夠將指定物品夾/吸取及放置到配對位置上。機器手臂的應用除了彌補人力的缺口外,在品質檢測上也較人眼辨識精確、快速。


一般2D機器視覺僅能從事單一、相同物品的工作;在與3D視覺模組整合後,則能夠賦予機器手臂在編程複雜且耗時的 3D 路徑時,即可在擷取 3D 影像後透過演算法快速運算物品的輪廓,自動產生路徑讓機器人進行指示的動作。


過去機器手臂雖然可以取代人力快速、準確地完成設定的動作,但其應用僅限於2D,如3C半導體、高精密科技的產業;如今則能夠分辨物件、顏色及位置,已逐漸走向3D,可用於水五金、傳產及食品加工業上。


利用機器視覺使機器手臂選擇並夾取移動中的物體,在產業界已經相當廣泛的被運用,通常是運用在輸送帶上的物件處理,利用攝影機擷取影像、分析物件,再將分析結果交由機器手臂做物件處理,最常見的處理包含:排列、包裝、校正、篩選及分類。


工業機器視覺應用

在今年自動化展中,不少廠商都展出機器手臂與其零件,以及機器視覺的攝影機;此外也將工業視覺與其他技術整合,活用於汽車製造業、電子行業、自動化機械及內部物流上。


工業辨識設備代理商椰城(Trim International)代理之Datalogic甚至將這項技術結合AI人工智慧,讓機器能夠擁有自學能力,可自主學習物品圖像、數量和條碼等訊息,並即時更新資料庫,以辨識所有物品。


椰城總經理易天福指出,目前貨物辨識應用大致可分為四大產業,分別是製造、物流、零售及醫療。其中椰城展出旗下代理Datalogic德力捷各式產品,結合機器視覺,讓企業除可節省人力資源,從導入、管理到分揀都得到更便捷及順暢的流程,在產品品質及控管上也能夠更加精確。


除形體辨識外,機器視覺也大量地使用於條碼掃描器。條碼識別大致有雷射條碼掃描器及圖像行條碼閱讀器兩類,條碼的辨識對於食品、貨運物流、倉處管理、工業自動化都給予極大的幫助。


整合條碼掃描與機器視覺兩者,讓企業能夠在物流管理及運輸上省去不少時間及人力成本。易天福也表示,未來大型賣場若使用如JADE X7的自動360度智慧成像自助型框體掃描平台,將加速民眾結帳的速度,更有效減少賣場人員的人力,將為民眾帶來更便利、省時的生活。除可節省人力資源,在產品品質及數量控管上也能夠更加精確。


結語

自動化的時代機器手臂為工廠或企業帶來更高效率的製造模式,除了改善人力製造的缺點及成本,在工業製造上也得以大放異彩。經由整合機器手臂及機器視覺,機器視覺能夠讓機器手臂在引導、識別、量測及檢驗上發揮更大的效用,最常見的機器視覺應用包括量測、技術、定位及解碼。



圖3 : 大數據、自我學習?置以及隨處存取資料的能力都是工業4.0的重要特徵。
圖3 : 大數據、自我學習?置以及隨處存取資料的能力都是工業4.0的重要特徵。

(source:COGNEX)


以機器手臂結合機器視覺代替人力,除了相較於人力檢測,利用機器視覺每分鐘能夠檢測數百個、甚至數千個組件,並提供更一致、更可靠的檢測結果,而且能提供全天候不間斷地執行作業。


然而,要讓機器完全取代人力難度及成本都相當高,工研院機械所所長胡竹生指出:「未來製造生產型式,會趨近機器人與人類近距離人機協作。缺工與人力成本高昂問題,是近年來製造業面臨的困境,由機器人協助人力,逐漸成為業界趨勢。」


因此,除了機器視覺的應用外,未來機器人、機器視覺的使用也將是未來企業在使用及管理上的難題之一。雖然現在將機器視覺及機器人、機器手臂整合能夠舒緩目前所面臨的人力的短缺及成本的難題,但在企業打造智慧工廠的同時,虛擬工廠及機器人的管理、人力的安排都仍是需要思考的問題。


**刊頭圖(source:COGNEX)


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