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机器视觉跟随产业转型
手足一体精益求精

【作者: 陳念舜】2021年10月05日 星期二

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延续自21世纪初台湾推动两兆双星产业以来,不仅成功导入2D/3D自动光学检测设备,提高产品良率。到了迈向工业4.0时代,机器视觉更扮演了传感器角色,在制程中搜集资讯,并结合协作机器人、自动导引车自主移动;如今还可??结合人工智慧,扩大於投入PCB、Mini LED等次世代产业应用来提升价值。


除了过去传统「自动光学检测(Automated Optical Inspection;AOI)」,系指透过光学系统来取得成品的表面状态,再藉电脑影像处理技术来检出异物或图案异常等瑕疵,得以在现今越来越精密,又不容许接触检测的制程中取代人工目测,透过非接触方式在制程中就检查半成品的尺寸、瑕疵。


因此,对於2D/3D自动光学检测设备需求大增,在高精度光学影像检测系统架构,包含光源、光学镜头,以及定位量测、光源照明补偿、影像处理识别等技术,以避免如晶圆、LCD面板、LED光电等高价值产品一旦出现瑕疵,损失将难以估计。



图1 : 传统AOI系指透过非接触光学系统来取得成品的表面状态,再藉电脑影像处理技术来检出异物或图案异常等瑕疵,在制程中就检查半成品的尺寸、瑕疵。(source:advcloudfiles.advantech.com)
图1 : 传统AOI系指透过非接触光学系统来取得成品的表面状态,再藉电脑影像处理技术来检出异物或图案异常等瑕疵,在制程中就检查半成品的尺寸、瑕疵。(source:advcloudfiles.advantech.com)

直到迈向工业4.0时代,各国智慧制造趋势崛起,对於产品的品质全检要求越来越高,机器视觉更扮演了视觉传感器的角色,要求可安装於各工作站检测及搜集所有生产步骤资讯来管控品质,甚至搭配工业机器人执行高速全检作业。


如今还结合了协作机器人的手、足部的自动导引车(AGV),组成自主移动机器人(AMR-Autonomous Mobile Robot;AMR),透过视觉导引来弥补其精度不足,并符合ISO安全规范。进而上传云端,待搜集足够大数据供软体模拟、分析、演算,建立人工智慧(AI)加值应用所需资料库。


整合AOI智慧化元素 为自主机器人点睛开光

如依精密机械研发中心(PMC)技术总监萧仁忠分析现今制造业演进趋势,依序为:大量生产、大量客制化到「弹性客制化」,除了因此要求机械设备须能自主移动、产线重组来调整产能,以因应不可预测的频繁生产变动需求,也考验着工业机器人适应弹性生产的能力,以压低耗费时间及成本的门槛,使之正式成为生产线的核心要角。


其次是「智慧化」,不仅可利用拟人的感官(感测器)搜集外部资讯,与思维(AI)技术进步来强化自我认知及学习能力,加速制程设备AI化,还要能协助业者设备及产线升级转型,以判断并及早因应周遭环境和生产情境之外;并应用AI供应链串流数位技术,带动相关上下游产业成长,达到AI应用复制扩散的效果,以实现生产目标,提高竞争力及效率。


「虚实一体化架构」,系将AR/VR、云端服务等数位科技结合实体各式各样设备,再透过IoT联网串连虚拟端,整合不同专业领域(Domain knowledge)技术,都能在虚拟端完整重现实体端的行为,进而开发智能加值模组来监控整线,提高生产效率。


这也迎合未来智慧机器人发展的5大趋势之一,即除了传统搬运取放之外,机器人还要融入AI及视/触觉感测系统等智慧元素,以学会更多新技巧来克服越来越多艰钜任务;在智能工厂里也会有越多工作型态,如纳入安全协作型机种(co-robot),以大幅减省占用空间、操作复杂度,能重新自行规划夹治具配置,以最短cycle time导入生产线,或者经过IoT与AGV结合为一体的自主移动机器人(AMR);进而持续跨足新兴自动化市场应用,例如食品、纺织、塑橡胶产业等。


加上因机器人具备可节能特性,更有助於减少碳足迹,得以直接降低生产能耗,或透过更高精度、稳定性来减少废品和不合格品,对於投入与产出资源的比率造成积极影响。如受到这波疫情冲击,凸显全球化供应(长)链的弱点而易见,机器人也有助於强化生产力、灵活性和安全性,打造更安全供应(短)链,从而解决旅行限制、供应链中断和其他供应方问题,同时满足资通讯、医疗产业的旺盛需求。



图2 : 除了传统搬运取放之外,机器人还要融入AI及视/触觉感测系统等智慧元素;与AGV结合为一体的自主移动机器人(AMR),以学会更多新技巧来克服越来越多艰钜任务。(source:i.ytimg.com)
图2 : 除了传统搬运取放之外,机器人还要融入AI及视/触觉感测系统等智慧元素;与AGV结合为一体的自主移动机器人(AMR),以学会更多新技巧来克服越来越多艰钜任务。(source:i.ytimg.com)

但萧仁忠坦言,现今机器人要面对的挑战,还包含环境适应、多机合作、协作安全、精度提升、IoT整合、虚实一体等。过往为了提升对环境的适应力,而导入影像视觉感测器应用(eye to hand vision),系利用固定式视觉来提供机器人取放及周边环境资讯,优点是可视范围广,可判断是否有人或异物侵入干涉,却造成容易被机器人本体结构遮蔽,无法精确定位的缺点。


目前改装为eye in hand型式,则将镜头安装於机器人手臂末端,得以补偿绝对精度的误差,避免遮蔽机械视觉的视野,进而利用机器人挟带机器视觉进行多角度取像,再将之结合运算,以重建物体形状。如川田工业(KAWADA)开发的Nextage机器人,在头部及双臂都搭载了机械视觉,前者用来辨识物体在工作环境及空间的初略位置,以及後者来补偿头部镜头的计算误差,以精准定位出物体的位置。目前包含:ABB、YASKAWA、EPSON等大厂,均以拟人化双臂机器人(Dual Arm Robot)搭配视觉技术,来执行组立作业。



图3 : 为了提升对环境的适应力,而导入影像视觉感测器并改装为eye in hand型式,将镜头安装於机器人手臂末端,得以补偿绝对精度,避免遮蔽机械视觉的视野(source:invision-news.com)
图3 : 为了提升对环境的适应力,而导入影像视觉感测器并改装为eye in hand型式,将镜头安装於机器人手臂末端,得以补偿绝对精度,避免遮蔽机械视觉的视野(source:invision-news.com)

另外,为了弥补协作型机器人在速度、精度先天不足,搭配AI、AOI功能变得更为重要,才能被真正导入组装、检测应用。日系机器人大厂FANUC不仅早在该公司SCARA机器人搭配自主开发的视觉感测器,或是其他AOI大厂的硬、软体产品,毋须外接运算伺服器或PC,即可进行2D补偿位置/3D追踪辨识等作业。


经常用於高阶3D AOI系统的散乱堆放及随机取放应用的3D Bin-picking功能,只要简单设定,划设活动范围,就能自行判断、检测、辨识物件,而不必在新增种类时追加教导设定,提高效率、缩短时间,适用於多样少量生产。


打造人性化智慧工厂 经AOI协助设备及品质诊断

此外,随着国际上跨区分工生产、组装供应链破碎的风气愈盛,未来企业对於产品制程的监控必定是逐步朝向数位转型、跨国监控等模式。即使是在美中贸易战、疫情连续冲击下,诸多企业的业绩难都受到影响,但在最近取代快时尚品牌优尼库(Uniqlo)创办人柳井正,成为日本首富的自动化设备大厂基恩斯公司(Keyence)创办人??崎武光,仍在最新发布的2018年度财报依旧傲视群雄,与美国康耐视公司(COGNEX)垅断全球一半以上的机器视觉市场。


除了归功於前者采用无工厂、直销模式,创造高达54%营利率,已超越工具机大厂FANUC的26%营利率,可见利润丰厚;又以8.1兆日圆(约1,670亿美元)市值排名日本第4,仅次於丰田汽车、软银控股和日本电信电话(NTT),都代表着疫情引发财富重分配的范例。


回顾台湾传统AOI检测厂商重要的分水岭之一,也因应2006年iPhone问世以来,苹果公司(Apple)为了管理旗下庞大供应链体系,要求组装代工厂的来料皆须经过全检,以确保品质一致,也促成AOI业者为此开发专属快速全检设备。


加上2016年Alphago以Deep learning技术,击败人类棋士而带来启发,可??藉此突破高反光/透光材质等瑕疵检测技术的瓶颈,促使业者趁机结合AOI+AI技术发展,并推出一系列3D内外部瑕疵/尺寸检测设备,以撷取正确影像数据分析来判定品质及智能化生产,逐步迈向无人化工厂。


历经从2018年至今,美中贸易战、疫情接踵而来,扩大供应链在地化重组需求,势必建立具备可快速移动与韧性的智慧化半自动(人性化)生产线,既减少人力,又不必过度仰赖老师傅经验。工研院也顺势提供台湾中小企业导入智慧制造的关键技术元素,包含:


1.物联网建立通讯让语言统一,可让厂内设备之间,或与人、系统沟通无碍;


2.设备品质医生,以随着自动化程度增加,更应精确掌握、预测设备寿命;


3.产品品质医生,不再像过去须仰赖老师傅经验,而可以改用机器视觉等工具协助辨识;


4.智能产线用来整合实现智能控制,以实现最隹化叁数操作而节能省水。


藉此结合工业AI平台、产线布局等,利用产线动态模拟工具,让自动化产线效率最快达到最隹化;利用机上盒(SMB)、通讯标准联网来掌握产品(AOI)/设备(PMS)品质,从而建立AI智能系统最隹化制程叁数,进行动态即时调控。工研院机械所工业物联网技术组组长吴志平强调:「智能产线与智慧机械最大不同,在於能涵括从前段产品设计、制程设备、量/检测,直到後段产品组装、性能检测等先进制程最隹化控制。」


其中,针对掌控「产品品质」所需的智慧视觉技术,包含:视觉、影像处理、AI等,工研院藉此发展相关2D/3D形貌缺陷检测技术、尺寸/曲度/粗糙度检测技术,进而在不同情境利用2D+AGV视觉导引定位(VGR)自动上下料、3D物件辨识及检测技术,可让机器人随机精准取物(RBP)。基於制程前後两端须透过机器人+AGV,加装眼睛、皮肤、手指、脚等感测器以自动上/下料、随机精准取物,不必编写就能自动产生路径程式,以串联各站物流。


对於高反光/透光工件,则得以缩短检/量测时间、减少人力需求,并提高检测正确率,甚至可将数据回??设备,优化制程叁数。吴志平进一步指出,目前AOI虽在半导体、面板、PCB、太阳能等产业普遍应用,但在PCB产业还须采取人工复检。所以工研院将之更改为AOI结合机器学习的仿生式复判流程策略「AOI2」。


既有别於过去,须靠机器学习瑕疵来排除不良品,虽然采用最严格叁数,让漏检率接近於0,却造成大量被误检产品。目前则将之改为学习辨识良品特徵,使误杀率趋近为0,又毋须更动原设备架构,即可兼顾低漏检率、低误杀率,从而缩短检测设备调机时间。



图4 : 针对掌控「产品品质」所需的智慧视觉技术,包含视觉、影像处理、AI等,可改为学习辨识良品特徵,使误杀率趋近为0,又毋须更动原设备架构,从而缩短调机时间。(source:automate.org)
图4 : 针对掌控「产品品质」所需的智慧视觉技术,包含视觉、影像处理、AI等,可改为学习辨识良品特徵,使误杀率趋近为0,又毋须更动原设备架构,从而缩短调机时间。(source:automate.org)

AOI扩大应用後势可期 跨足PCB、半导体封测市场

面对近年来无线通讯网路开始进入5G/6G高速传输时代,要求高效运算(HPC)装置微型化,期待藉由缩小体积优势,开创出更多应用需求。根据台湾电路板协会(TPCA)最新发布2021年上半年台商两岸PCB产业产值高达3,557亿新台币(约为126.21亿美元),创下历年上半年同期新高。


惟若进一步细分产品时,可发现在台湾PCB产业Q2产值除了软硬结合板持续下滑之外,其他IC载板、多层板、单双面板、HDI、软板等品项皆维持成长趋势。被归类於铜箔基板的ABF载板从前被普遍应用於CPU、GPU等高端晶片,也曾在10年前因为智慧型手机横空出世,早期还用不到ABF载板产出的高端晶片,而沉寂一段时间。


直到近年来市场上对於传输讯息速度、效率提升与技术上的突破,让高效能运算新应用逐渐浮出台面,如今ABF已能跟上半导体先进制程的脚步,达到细线路、细线宽/线距的要求,造成需求在短期大量增加,也让ABF载板处於供不应求的状态。


因为ABF与类载板的制程品质提升,并适应多样化产品生产的机器人、物联网,於前段制程执行In-process检测+大数据分析立即回??,再搭配AI智慧决策系统、专家知识库及资安解决方案,确保品质;在後段制程执行即时检测+填/叠孔、高阶HDI雷射打孔的精度最隹化分析,有效回??生产结果,提升品质及稳定性,导入半导体、PCB及Mini LED等次世代产品封测应用。



图5 : 因应ABF与类载板的制程品质提升,并适应多样化产品生产的机器人、物联网,在後段制程执行即时检测+填/叠孔、高阶HDI雷射打孔的精度最隹化分析,提升品质及稳定性。(source:engineeredmechanicalsystems.com)
图5 : 因应ABF与类载板的制程品质提升,并适应多样化产品生产的机器人、物联网,在後段制程执行即时检测+填/叠孔、高阶HDI雷射打孔的精度最隹化分析,提升品质及稳定性。(source:engineeredmechanicalsystems.com)

台湾除了由田新技公司(UTECHZONE)过去致力於显示器产业,而在均衡化电路板、半导体与显示器产品的组合配置後,随着5G应用逐渐明朗,对於高阶载板与车用晶片需求强劲,带动PCB业者与封测业者的高速成长。该公司趁机把握市场趋势,目前在产品营收表现上,载板检测市场仍是由田营收成长的重要基石,晶圆级封装设备则将成为支持下一波营收成长的强劲动能之一。


**刊头图(source:cdn.shopify.com)


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