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弹性制造需求浮现 3D机器视觉发展潜力雄厚
 

【作者: 王明德】2018年10月19日 星期五

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工业4.0推动智慧制造趋势,各自动化技术都开始有进一步发展,作为制程中检测、定位等功能的机器视觉,市场近年来也加速成长,根据研究机构Markets and markets最新Machine Vision Market的全球市场研究报告显示,到2022年整体机器视觉市场价值将达到144.3亿美元,年复合成长率达到8.15%;其中3D机器视觉市场产值,更将达到21.3亿美元。


从应用面来看,机器视觉的成长主要来自自动化制造系统对品质检测与对位需求不断增加,尤其是汽车、制药、食品和包装以及工业领域的视觉引导机器人系统,这几年导入此技术的意愿持续提升,市场量快速成长。


机器视觉系统主要是根据影像自动分析和检查生产线,用於控制加工、辨识、测量、机器人引导和其他功能,机器视觉包括从撷取图像到管理讯息系统交互作用的完整解决方案,并替代了人工检查并提高验错的能力。


欧美成长快速 亚洲仍处观察期

目前机器视觉多已是智慧相机(Smart Camera)类型,预计将以高复合年成长率成长,与过去的PC系统的不同,智慧相机的机器视觉系统可以完成解码演算法(decoding algorithms),在追踪监定码读取、品质评估、文本验证和标签检测等应用方面,更具成本效益,未来应用主要将以品质管理和检验为主。



图1 : 机器视觉主要是根据影像自动分析和检查生产线,替代了人工检查并提高验错的能力。(Source: MASEAS)
图1 : 机器视觉主要是根据影像自动分析和检查生产线,替代了人工检查并提高验错的能力。(Source: MASEAS)

3D机器视觉市场的生态系统由零部件制造商、原始设备制造商、系统整合商等组成,目前主要厂商包括日本的基恩斯,美国的康耐视、德国的ISRA、西克、Basle与IDS,市场区域方面,位处亚太地区的中国、日本、印度和韩国等国家,目前拥有全球上数量最多的生产设备,在此同时,亚洲地区也是目前消费电子市场竞争最激烈的地区,这将刺激自动化与智慧化制造系统的成长。


作为制造系统中的核心设备,机器视觉在亚洲地区的出货量也将同步提升,??像科技经理柯建铭指出,2D相机仍占目前全球最大出货量,不过在欧洲地区,3D的采用比例已逐渐攀升,亚洲则仍处观??期,而随着智慧制造趋势的启动,他认为成长幅度将会逐步增大。


目前台湾的机器视觉技术研发主要仍来自工研院,在3D领域也是如此,为因应全球快速走向少量多样、大量客制化的制造趋势,经济部技术处科专之前也投入资源补助工研院开发3D视觉感测器新技术,结合机器手臂,精准判断夹取物件的形状、座标。


尽管台湾精密机械产业近年已积极导入智慧机械,但考量智慧生产所需的关键感测器建置与维护成本,再加上系统仍欠缺实际应用的整合能力,许多台湾制造厂商对升级智慧高阶设备还是裹足不前。目前3D视觉感测器市场主要为国外大厂掌握,国外现有3D视觉感测器与台湾机器手臂之客制化使用介面,在连接上仍有一段差距,并且现有3D视觉感测器也因面临物件反光问题,使得其感测正确率效果不高,受限台湾厂商实际导入产线之应用。因此,在经济部科专计画支持下,工研院智慧微系统科技中心协助台湾金属加工设备相关厂商,导入台湾自主开发之抗反光3D机器视觉感测技术,建立金属加工件智慧自动取放整列成果,提升国产高阶3D视觉导引机器人产品技术与国际竞争力。


工研院研发3D视觉技术有成

工研院智慧微系统科技中心研发的国产3D视觉感测器,主要是运用HDR(高动态范围成像High Dynamic Range Imaging)多视角3D重建与反光物件姿态估测技术,可感测辨识出反光物件之位置、形状、姿态等,其辨识之成功率高达99%,有效突破目前反光物件一般不易辨识的问题。


此外,工研院目前已与台湾机械手臂指标厂商合作,将其感测器整合在台湾高阶机械手臂产品,未来在生产线的机械手臂将可智慧自动感测後做高阶的拼接、组装、选取工作,使其智慧取放整列动作的成功率由70%提升至90%以上,将有助於台湾金属加工、铸锻造及水五金等产业导入复杂3D反光物件取放技术,促使台湾产业朝向未来无人化智慧弹性生产的发展趋势。



图2 :  3D机器视觉在制造业的应用,主要是配合机器手臂,达到弹性化制造目标。(摄影/王明德)
图2 : 3D机器视觉在制造业的应用,主要是配合机器手臂,达到弹性化制造目标。(摄影/王明德)

在经济部技术处的主导推动下,结合法人技术发展台湾高知识含量、高附加价值的智慧机械设备,预期对於台湾机械手臂相关业者可提升附加价值约20~30%,希??未来透过产研密切合作促成机器设备、服务及金属运具厂商(如上银、台达电、广明、研华、精联、桂盟、岳盟…等)迈向智慧制造新趋势,预估未来5年带动相关产值20亿元以上。


就技术面来看,目前厂商在要成像时,主要透过单点方式,定位物件在3D空间的位置,也可透过较常见的点云方式,集结各点的XYZ座标建立物体的架构,机器视觉的基础则是透过立体或多重镜头技术捕捉影像。就像人眼一样,机器视觉可利用多个镜头三角定位各点在空间中的位置,而对非纹理图像进行立体成像时可能产生的对应问题,也可透过结构光源解决;最终产生的3D影像,即可藉由影像撷取软体加以分析。


在目前的应用中,3D机器视觉主要是配合机器手臂,取得物件材质的资讯,并依此调整力道,使其抓握能力达到最隹化,以台湾工控设备代理商所罗门所设计的系统为例,其系统是结合AI,当智慧影像技术导入制造业的制程检测,AI软体会运用这些影像资料,自我学习产品的良品与不良品特徵,并根据分析结果,快速分辨良品与不良品,无需像传统AOI需耗时编写演算法。


应用多元 市场潜力雄厚

AI是机器人快速进化的重要工具,导入AI的优势是辨识力精准、速度快,而且能快速学习,其效率与品质兼具,在多数场域都明显超越人力,而此一技术无论在工业制造或是文创领域都已经有许多具体成果,像是鞋子的3D扫描技术,就可以跟人眼一样精准地找出鞋子的缺陷;或是像协助台湾历史博物馆进行的3D文物扫描及3D典藏。


观察未来发展趋势,制造业将会是3D机器视觉的最大应用,尤其是与机器手臂的整合,更是智慧制造愿景落实的重要关键,随着消费性产品市场逐渐走向少量多样,未来弹性制造需求将快速浮现,3D视觉技术虽不至於取代2D,不过市场潜力仍值得期待。


**刊头图(Source: Fabricating and Metalworking)


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