“机器视觉”工业自动化系统助力我国走向“工业4.0”

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       从产品缺陷检测、二维码辨识、建立生产履历到引导机器手臂执行任务，机器视觉的应用领域不断扩张，而且在生产线上的表现可圈可点。机器视觉技术不仅节省了大量人力，工业自动读码更创造出许多人类作业员无法带来的价值。

　　机器视觉可说是工业自动化系统的灵魂之窗，从物件/条码辨识、工业自动读码、产品检测、外观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位，都是机器视觉技术可以发挥的舞台。而为了因应层出不穷的新应用需求，工业相机的设计也出现新的发展方向。

　　随着应用范畴越来越广，为了增加应用弹性或与工业电脑携手组成更复杂的工业自动化系统，工业相机的规格发展趋势正逐渐朝个人电脑靠拢，部分产品甚至已演化成一台麻雀虽小，五脏俱全的迷你工业电脑。

    由于CPU效能、视觉演算法与硬体成本不断改善，机器视觉在工厂的应用变得越来越普及，同时也为制造业者带来降低成本、提升品质与生产效率等效益。跟人眼相比，机器视觉有检测速度快、把关标准不受到人的主观影响等优势，而且机器视觉的解析度远高于人眼，在检测细微零件或电路时，比人眼更能明察秋毫。上述优势使得机器视觉近年来在科技制造业与传统制造业都大受欢迎。

　　机器视觉在生产制造上的应用越来越广泛，工业相机/工业自动读码器这类产品也出现新的发展方向。由于不同应用对机器视觉的性能跟功能配置有很大的差异，因此机器视觉大致上可区分成可配置型系统、嵌入型系统与智慧相机型三大类。但不论是哪种机器视觉系统，除了少数特殊应用外，其所使用的工业相机都越来越向个人电脑靠拢，甚至智慧相机本质上就是一台内建CPU、记忆体，可以执行各种视觉演算法的工业电脑。

　　除了需要逐行扫描(例如面板检测)或非常高速的应用仍使用配备Camera Link介面的工业相机外，目前大多数工业相机都采用GbE介面，除了成本低廉外，容易与工业电脑介接，组成庞大复杂的自动化系统也是其一大优势。搭载USB 3.0的工业相机也因为同样的理由，而在市场上越来越受到欢迎。

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专用软体算法加持二维码读取难不倒

　　除了更开放之外，机器视觉软体近年来性能的进化也不容小觑。康耐视(Cognex)工业自动读码专家台湾区总经理方瑞应表示，为了提升产品制造过程的自动化程度，或是搜集完整的生产履历资料，制造业导入工业二维码的风气已经成形。

　　不过，要在生产线上稳定而快速地读出正确的二维码，其实是相当大的挑战。例如二维码标签本身已经破损、被其他物件遮住一部分，或标签印得模糊不清等状况，都是很常见的问题。目前最先进的二维码辨识演算法已经有能力克服上述问题，即便是在二维码本身有部分破损或被其他物件遮挡的情况下，还是可以正确解译。

　　针对电子业应用的二维码，还有一个其他产业比较少遇到的难题：微型化的二维码。举例来说，某家手机品牌大厂便已经在其手机所使用的零组件上，利用雷射、蚀刻等种种方法，将二维码直接打在元件上。如此一来，在手机的组装制造过程中，每一个步骤都能留下纪录，不仅有助于提升产品良率，万一手机发生故障，也很容易追溯到生产源头。

　　不过，由于手机零件本身已经非常微小，能留给二维码标示的面积非常有限，因此这种二维码的长宽往往只有数毫米，甚至常比米粒还小，因而对机器视觉算法的可靠度与性能构成相当大的挑战。

　　为了解决在生产线上读取二维码时所遇到的各种挑战，康耐视工业自动读码行业专家耗费多年时间，研发出在条码缺损、部分遮蔽的情况下，也能轻松读取的PowerGrid读码演算法。这项特性也让该公司的演算法可以准确读取超小型二维码。举例来说，因为PowerGrid演算法即便是在二维码标签没有静音区、时钟图案、定位图案的情况下也能顺利读取，因此厂商在元件上打印标签时，便可以省下非常可观的空间。

视觉功能加持机器手臂应用更灵活

　　机器手臂是工业自动化的象征，过去在某些制造业已经大量普及，例如汽车产业。工业4.0将是机器手臂应用大举扩张到其他制造业的契机，但在此之前，机器手臂业者必须先设法推出具备高部署弹性，适合各种产业应用的机器手臂解决方案，并且要设法压低导入的门槛。

　　爱普生(Epson)机器手臂自动化营业部解决方案服务处经理陈建仲表示，中长期来看，机器手臂不会一直停留在取代劳力的阶段，而是会朝执行人类无法胜任的工作发展。因此，机器手臂必然要搭配各种感测功能，并且视当下的条件处理所遇到的问题。因此，机器手臂搭配机器视觉与力觉感测等各种感测功能，将是必然趋势。

　　有鉴于此，爱普生除了提供多种小型、高精度机器手臂外，同时也发展自己的智慧视觉与力觉感测技术，以便为客户提供完整的原厂解决方案，降低导入障碍。事实上，机器视觉是实现手臂校正非常重要的工具，以爱普生的方案为例，藉由机器视觉辅助，手臂的工具座标设定时间可以缩减80%，而且任何人都可以独力完成。在遇到生产线调整、产品换线时，此特性可以创造很大的价值。