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全面進入工業領域 智慧機器視覺系統勢頭看漲
因應COVID-19與高階製造
[作者 籃貫銘]   2020年09月30日 星期三 瀏覽人次: [7161]

機器視覺(Machine Vision)具備智慧功能是遲早的事,但新冠肺炎(COVID-19)疫情加速了這個趨勢,它讓更多的人工離開產線變成了需要立即解決的事,兩相加乘,新一代具備人工智慧功能的機器視覺解決方案將迅速佔據舞台焦點,成為市場的主流。


自從工業4.0趨勢興起後,製造流程與機械設備的智慧化就變成產業顯學,不管是相關的零件供應商,還是系統設計商,都不斷地朝向發展具備更高技術整合能力與可以自主運行的自動化系統,以從事更高階的產品製造,同時達到更高的產線效能。也因此,作為檢測與辨識用的機器視覺方案也需要不斷的提升其功能與可應用領域。


智慧製造+COVID-19加速人員退出產線

在產線上,機器視覺最常見的應用就是所謂的自動光學檢測(Automated Optical Inspection)。早期的技術發展,是以增加檢測的解析度與速度為主軸,重點是滿足大量製造為導向的產業需求。但進入智慧製造時代後,便開始有了少量多樣的概念與需求,在一條產線上要辨識的物件,不再只是過往單一規則的品項,可能是更複雜且多元的產品,因此就需要增加物件分析與辨識的運算系統,來滿足這種新時代的產線製造需求。



圖1 : 智慧機器視覺系統的架構示意圖。
圖1 : 智慧機器視覺系統的架構示意圖。

另一方面,進入少量多樣的製造年代後,同時也意味著產品生產將從低階轉向高階,以追求更高的附加價值。而這對產品檢測的技術來說,就是要能做到更高階的辨識功能,以判別出人眼難以分辨的瑕疵,同時也要能進行複雜度更高的工件檢驗。而這樣的需求也刺激了機器視覺發展更先進的檢測技術。


而COVID-19疫情爆發之後,對產線最大的影響,就是加速了人員退出產線的速度,對機器視覺市場來說也是如此。根據MarketsadMarkets的分析報告,全球機器視覺市場將從2020年的96億美元,成長到2025年的130億美元,複合年增長率達到6.1%。


該機構特別指出,在COVID-19之後,製造商比以往任何時候都重視自動化在製造產線上的重要性,但因為全球封城和限制移動的政策因素,許多公司都面臨了嚴重的現金流問題,因此推遲了導入新機器視覺方案的計畫,一但疫情的影響時間拉長,將對機器視覺市場的發展出現負面的影響。


儘管財務因素將推遲自動化設備的投資計畫,但整體來說,全球製造業對於自動化的態度與認同,都在COVID-19發生後達到了新的高峰。目前全球製造業者都計劃在COVID-19之後,對自動化進行更多的投資,尤其是在製造質量提升方面的技術,這也意味著機器視覺會是未來先進製造中不可或缺的一部分,同時導入的數量也會節節高升。


視覺引導、智慧相機、機器學習軟體成長快速

在應用領域方面,具備視覺功能的「視覺引導機器人」,會是未來機器視覺發展的重要領域。這種能夠自行定位並找出料件,自動進行撿料和放料的機器人,它的特色就是可以處理各種不同的元件,因此在汽車和消費電子領域中的自動化應用已有快速的成長。而要實現這種機器人,機器視覺元件是不可或缺的部份,同時需要的數量與性能也會逐步成長。


不過這種機器人因為廠商的設計與應用領域的不同,所使用的視覺系統也差異甚大,因此視覺元件要走向標準化並不容易,都將會是根據客戶的需要進行客製化生產,而且使用的視覺元件也十分的不同,可能會是3D與2D的搭配,或者是3D+3D的架構。這種需要高度客製化特性,多少也將會限制這個領域的發展速度。


另一個重點發展的領域,就是「機器人製造單元(Robot Cell)機器視覺」,它將有望在機器視覺市場中以更快的速度成長。


從導入的觀點來看,機器視覺市場大概會分成「通用機器視覺系統」和「機器人製造單元」。相較於機器人製造單元,通用型的機器視覺更具成本效益,因此在部署的範圍與數量上,通用型的機器視覺系統更為廣泛。


不過,機器人單元可因應場域和機具的不同來客製化,因此能處理的產品種類也更多。它通常只需更改檢測軟體和程序,就可在不停止生產過程的情況下,更改組件類型。此外,相機的視場和透視圖也可以進行客製化,因此目前機器人單元的在成長速度超過了通用機器視覺市場。


具備智慧相機功能的機器視覺系統,預測將會是另一個成長速度加快的領域,主要的因素是採用智慧相機的機器視覺系統具有高成本效益、體積緊湊和應用靈活性的特點。這種採用智慧相機的系統在變更上更為容易,因此對於法規和標準的適應性也更高。



圖2 : 機器視覺市場發展預測。(source:MarketsandMarkets)
圖2 : 機器視覺市場發展預測。(source:MarketsandMarkets)

此外,隨著智慧相機技術和物聯網的發展,在整合智慧物聯應用架構上也更為容易。因此智能相機的機器視覺系統的普及度在未來幾年內可能會增加。


而相覺於智慧相機系統,電腦版(PC-Based)機器視覺系統因具備更快的運算效能和更加的操作性能,因此預計未來幾年在市佔率仍會是主要的產品,再加上電腦版的視覺系統也更容易升級和進行元件替換,因此在部分的場域仍會是重要的機器視覺方案。


但隨著智慧相機技術和物聯網的發展,這種情況也會逐漸改變,尤其在物聯網大趨勢的帶動下,未來智慧相機的機器視覺系統的普及率可能就會超過電腦版。


另一個間接的影響驅力,則是預測性維護技術。這種基於感測的機具維護技術,需要對關鍵的設備元件進行不間斷的監控,因此勢必也會增加搭載機器視覺功能的系統,因此預測性維護的也會以最快的速度增長在機器視覺市場中。


當然,隨著人工智慧應用的興起,具備機器學習技術的系統將會漸趨主流,為了讓系統可以自動學習以辨識物件,整合AI功能的機器視覺軟體將會推動工業機器視覺軟體市場的成長。


亞太區領軍 汽車、食品與包裝業是主角

至於區域方面,亞太地區將會是機器視覺最主要的市場。依據MarketsadMarkets的報告,在2020年至2025年之間,亞太區將擁有整體機器視覺市場最大的佔有率,主因為中國、日本、印度和韓國等亞太地區國家,將投入大量的製造業產線自動化的投資。


此外,亞太區的消費電子公司之間的激烈競爭,可能也會促進該地區機器視覺系統的採用。但因為COVID-19嚴重影響了亞太地區的製造業,未來的發展局勢仍須進一步觀察。



圖3 : 使用智慧相機的機器視覺系統會逐漸受到重視。
圖3 : 使用智慧相機的機器視覺系統會逐漸受到重視。

而在產業方面,汽車產業預計將會是機器視覺最主要的市場。因其在關鍵的製造流程中提供了更高的準確性,這些流程包括垃圾箱的拾取,以及用於組裝的零件的定位。由於車廠技術工人的短缺和汽車製造價格的下降,汽車公司在生產過程中更加關注自動化。因此,未來汽車產業將佔據最大的機器視覺市場。


同樣面臨人力挑戰的,食品與包裝工業,這些產業都是高度勞動密集型的,人工成本大約是產品成本的50%,且大部分是重複性工作。因此導入機器視覺系統將可大幅降低人工成本,尤其是在COVID-19之後,食品和包裝的自動化需求將會大量增加,以確保整體流程中的人為干預最少。


至於具體的應用項目,當然是品管和檢測,特別是製造工藝不斷提高,同時技術工人的短缺,對視覺檢測技術的依賴也會更加提供,成為最主要的成長趨力。


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