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智動化 / 文章 /

智慧製造掀起機器視覺整合浪潮
市場啟動 技術成熟
[作者 王明德]   2017年08月01日 星期二 瀏覽人次: [3590]


消費性產品市場競爭激烈,生產線效率與產品品質成為製造系統建置時的主要考量,在此態勢下,高速、高精準度的機器視覺成為現在生產系統的重要環節,根據市調機構Markets and Markets預測指出,全球機器視覺產品營收將逐漸上揚,預估2018年平均營收將從2013年34.5億美元增加至51.2億美元,年複合成長率為8.2%,在台灣市場,台灣的ASMV (Application Specific Machine Vision Systems)每年約4300套(產值約新台幣138億元),其中應用於檢測為最大宗約佔45%。


近年來機器視覺的應用領域快速增加,不過整體來看,製造業仍佔其應用最大比例,現在製造業的生產模式是連續大量生產,在此同時對外觀品質仍有高度要求,過去通常這種帶有高度重複性和智慧性的工作,只能由人工檢測來完成,部分傳統製造工廠中,生產線後面可以看到數量龐大的檢測工人來執行這道程序,但在增加了這些巨大的人工與管理成本的同時,卻仍然不能保證100%的良率,機器視覺的導入,則協助解決了這些問題。


機器手臂與3D檢測已成新趨勢


圖1 : 機器視覺與機器手臂整合的應用,以視覺導引手臂進行取放之應用最廣,其次是機器人整合視覺於檢測之應用(Source:PHASE1)
圖1 : 機器視覺與機器手臂整合的應用,以視覺導引手臂進行取放之應用最廣,其次是機器人整合視覺於檢測之應用(Source:PHASE1)

機器視覺的運作流程,主要是以鏡頭擷取圖像,再將該圖像傳送至處理單元,通過數位化處理,根據圖元分佈和亮度、顏色等資訊,來進行尺寸、形狀、顏色等的判別,進而根據判別的結果來控制製造現場的設備動作,機器視覺在製程上的建置方式,多是在生產線側面或上端設置工業相機,快速檢測產品的外觀、標籤位置等,雖然在演算的複雜性限制下,機器視覺在品質控制方面,仍不能完全取代人眼的運作,但相對而言,比起人類的疲勞與不專注所造成的誤差,機器視覺仍有一定程度可以取代前述問題。


近期智慧製造概念興起,「整合」成為新世代生產設備的重要設計,機器視覺在這一波整合浪潮中,最常見就是與機器手臂的結合,基於工業生產模式逐漸朝向智慧製造生?型態發展,全球許多生?型態逐漸導入整合視覺系統之智慧機器人應用於生產線做智慧製造,根據AMC Hofmann之Robot Vision市場調查報告指出,以視覺導引機器人進行取放(Pick & Place)之應用最廣,其次是機器人整合視覺於檢測之應用,機器視覺技術則包含2D與3D,其中尤以2D機器視覺技術居多,市場上的應用最為普遍。



圖2 : 為解決2D檢測的侷限性,機器視覺廠商已積極開發3D檢測技術 (Source:inspect-online)
圖2 : 為解決2D檢測的侷限性,機器視覺廠商已積極開發3D檢測技術 (Source:inspect-online)

不管是否為智慧製造體系,減少生產時間、提高生產效率向來都是生產系統的建置宗旨,在此設計核心下,系統中各環節設備的功能都必須不斷進化,機器視覺也是如此,目前2D機器視覺雖為產品檢測的技術,不過為解決其侷限性,業界廠商都已積極開發3D檢測技術,目前看來也已有所成,3D檢測將廣泛被運用於各種產業中,例如汽車、半導體 消費性電子零件、金屬、玻璃等,其中亞太地區將是主要應用市場,其應用包含品質檢測定位導引,量測及識別等,應用於品質檢測及定位導引需求量將為最大。


全面布局 打造完整方案

除了與機器手臂整合和發展3D檢測技術外,產品的全面布局也是機器視覺廠商因應智慧製造趨勢的重要關鍵,由於機器視覺是自動化系統的一環,整合功能相當重要,因此系統整合商必須全方位佈局,提供軟硬體元件與技術支援,包括攝影機、鏡頭、光源、影像卡以及軟體,另外像是PC-Based所需的影像擷取卡、單機應用需求的Smart Camera等,也都是必須,由於機器視覺的應用包羅萬象,各產業都會有其可應用發揮的空間,在台灣除了電子業之外,像是食品包裝業、製藥產業、玻璃、鋼鐵、造紙等各產業,也都有其不同的機器視覺需求,因此不能僅以一種裝置或解決方案,處理各產業需要解決的問題,唯有整合,才能擴大自動化生產的完整性。


目前機器視覺市場的客戶,主要有三類,第一類是製造業者,也就是設備的終端使用者,第二類為系統整合商,最後則是產業機器設備製造商;而機器視覺本身,亦可區分為兩大主軸,分別是PC-Based及單機型。


PC-Based的使用者,大多需要具備程式能力,前段影像擷取的部份可由硬體工程師進行整合;軟體部份則需要具有程式能力的軟體工程師,來進行系統開發與設計,這一類設備的開發時程較長,適用於有獨特需求、並具備軟體開發能力的使用者。



圖3 : 機器視覺在製程上的建置方式,多是在生產線側面或上端設置工業相機,快速檢測產品的外觀、標籤位置等(Source: Conceptsystem)
圖3 : 機器視覺在製程上的建置方式,多是在生產線側面或上端設置工業相機,快速檢測產品的外觀、標籤位置等(Source: Conceptsystem)

這三大客戶群,各有不同的技術背景與需求,終端使用者的需求,較多在於簡單易操作、All in one的單機型設備,只需要對機器視覺有一定程度的概念與實務經驗,即可透過套裝軟體完成單機型設備參數的設定。


像是在工廠製造螺帽與螺絲,機器視覺的檢測就包含了GIGI的四個面向與其他技術的整合,在運作中,系統先透過攝影機辨識螺絲的方向,指示機械手臂的夾取,再由相機擷取影像,同時進行螺距的量測及品質的控管,最後指示手臂將其放入合格或不合格的欄位,這些步驟必須整合演算及運動控制,基本上每個動作都不困難,但困難的問題在於如何整合成順暢的生產線流程。


審慎評估 選擇最適合系統

至於如何選擇適用的元件,業者建議要從硬體與軟體兩方面分析,在軟體方面,不論是PC-Based或單機版本,軟體的靈活控制為最優先項目,因應不同需求,機器視覺必須有不同的作法以及客戶群,各有其優勢與特點,來滿足多元的應用,而在硬體方面,則必須取決於技術整合,如何配合機構限制及功能需求,選擇最適宜的產品,是從經驗學習而來,就此來看,經驗將是自動化系統整合時最關鍵的一環,由於現在資訊發達,各廠商之間的技術差距並不大,技術已成為市場競爭的必要條件,經驗才是決勝條件,豐富的經驗將可再有限的成本中,組裝出最適化、性價比最高的系統,因此製造業者在面對市場眾多選擇時,可以從經驗多寡的面向來挑選廠商,而非一味只從價格考量,否則其結果將會得不償失。


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