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机器视觉如何走出不一样的路?
 

【作者: 王明德】2015年11月16日 星期一

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大陆这几年人力成本快速成长,虽仍扮演「世界工厂」角色,不过整体生产模式有从人力逐渐转变为自动化的趋势,大陆市场的庞大规模刺激出自动化设备的强力需求,从而推动相关技术的提升,观察整体趋势,在发展多年后,自动化的硬体技术已逐渐接近瓶颈,厂商之间的产品功能差距已不远,在差异有限的态势下,市场开始出现价格竞争,作为自动化架构中相当重要的子系统,机器视觉近年来也面临类似的的困境,为了避免陷入价格战的红海市场,厂商开始思考创造更多附加价值,让产品走向差异化,目前所作的无非是因应「工业4.0」概念,开始与智慧化生产系统整合,不过市场两大机器视觉厂商-康耐视(Cognex)与国家仪器(NI)的作法却与同业不同。


图一
图一

康耐视与NI分属不同的机器视觉阵营,康耐视是专业的机器视觉厂商,NI则旗下自动化产品众多,机器视觉是旗下一项产品,这个差异也让两家大厂的产品行销至于市场角色定位有所区隔。


康耐视以软体思维区隔市场


「康耐视其实就是软体公司,」康耐视台湾区总经理方瑞应指出,「我们公司早已跳出硬体思维,而从软体角度来看市场。」说康耐视是软体公司,可能业界多数厂商都会心存疑问,不过如果仔细观察这家公司这几年来的产品策略与市场行销,真会发现康耐视确实已从软体层面去设计、行销产品。


方瑞应表示,机器视觉厂商可分为两种,一种是PC Based,另一种则是Smart Camera,PC Based机器视觉厂商的产品主要功能是影像撷取,影像撷取的零部件包括光源、摄影机、缆线等,「这部份与光学技术相关,这也是多数的摄影机厂商的技术强项,不过老实说,前端的摄影机,各家厂商的产品差异不大,系统厂商要跟谁搭配,看来都可行。」至于康耐视则属于Smart Camera,Smart Camera都是软硬体已然整合在同一平台,用以进行GIGI(定位、检查、测量、识别)等动作,这些动作主要多应用在工厂自动化,与一般PC Based的多元应用不同。


目前康耐视在台湾工厂自动化的市占率为业界第一,约在30~40%之间,这几年产业吹起走向智慧风潮,机器视觉产品要与智慧制造系统搭配,本身的架构必须越来越简单、越来越聪明,「现在大家讲智慧工厂、工业4.0、物联网,在个架构里,机器视觉属于第一层的感测端,」但是这部份的感测是属于智慧型感测,与一般简易型的感测设备不同,因此即便在台湾已是最高市占的机器视觉厂商,康耐视仍积极强化本身产品的智慧化功能。


随着消费性产品生命周期的快速缩短,未来产线的更换速度会越来越快,号称高弹性的智慧化制程,就是标榜简易快速的换线生产,在此态势下,制造设备的需要具备快速布署功能,以符合产线替换所需,因此传统的硬体思维已经难以因应未来的制造需求,机器视觉也是如此,方瑞应指出,以软体为设计思维的生产设备才能产生更高的价值,他以康耐视本身产品为例,康耐视在后端的影像处理技术相当先进,且操作容易,在PC平台上就可轻易设定辨别参数,快速取得清晰影像。


NI从群体作战强化优势


至于另一家机器视觉厂商NI则与康耐视的作法不同,NI是自动化大厂,旗下产品也是软硬兼备,硬体产品包括模组化量测的PXI、控制器的Compact RIO,软体则是市场知名度相当高的LabVIEW,在齐全产品的加持下,NI的机器视觉采取「打群架」的作法,也就是结合旗下的产品线,提供市场一套完全解决方案。


NI工程师吴维翰指出,工业4.0讲究整合,而且是跨系统的整合,透过网路的串连整合,未来管理者在后端便可轻易掌握散居各处的工厂线,而且未来智慧工厂中的所有设备,都会有自我诊断功能,作为自动化系统中一员,机器视觉本身也会有此设计,NI机器视觉产品,即是高整合与智慧化方向走。


今年8月在德州举办的NI Weeks时,NI与IBM宣布合作,各取对方的强项进军工业物联网(IIOT),吴维翰指出,IBM相当重视设备状态监控,传统方式为人工监控,非常耗时且常有错误,自动化状态监控将可解决这些问题,但自动化当中,包含了许多挑战,如云端整合、相容性、安全性与扩充性,由于IBM的技术优势在于后端的资料库与分析软体,前端的资料撷取、传输则由NI负责,NI的机器视觉也属于前端系统,与IBM整合后,将成为工业物联网中负责产线影像撷取、处理的重要基础。


面对工业4.0浪潮,康耐视与NI的作法相当不同,康耐视透过强化自己的产品设计,并从软体角度布局市,提供更简易、轻松的整合方式,同时持续进化产品效能,简单来说就是把自己训练为更具弹性、更高效能、更易于整合的高强度精兵,NI则是善用本身作为国际大厂的优势,其机器视觉不仅与企业旗下的自动化产品整合,还结合不同领域的国际大厂,除了前面提到的IBM外,通讯大厂Nokia也在NI Weeks展示出与NI合作的产品,透过各类型的整合、结盟,布局整个自动化市场,无论是单兵作战或联合作战,两家公司都藉由本身企业原有优势,让自己的机器视觉产品在市场上走出不一样的路,背后的思维模式,将可作为即将面临价格战的相关厂商参考。


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