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聚焦四大应用 机器视觉技术再突破
 

【作者: 王明德】2017年07月05日 星期三

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近年来制造业掀起智慧浪潮,在智慧制造系统中,精准与弹性是制程系统的两大设计需求,而要满足这两个需求,机器视觉势不可免,尤其是消费性电子产品的体积逐渐轻薄短小,组装的精准要求大幅提高,机器视觉的高精度检测特色,已成为新世代制程不可或缺的一环,不过在智慧制造时代,机器视觉除了高精准度,还须与其他自动化系统整合,方能克服现在制程设备的高精度、多元材质、复杂环境等挑战。


智慧相机软硬兼具

目前机器视觉在制程的应用,主要为GIGI等四大应用,意即Gauge(量测)、Inspection(定位)、Guide(引导)、Identification(识别),以产线动作为例,产线上的机器手臂必须透过机器视觉快速找出产品位置,使其可以精准的拿取物件,另外机器视觉也可以协助产线进行瑕疵、尺寸、角度的检测,最後再以条码或文扫描方式,使所有产品都可进行追溯,进一步建立产品履历制度。



图一 : 机器视觉的高精度检测特色,已成为新世代制程不可或缺的一环。
图一 : 机器视觉的高精度检测特色,已成为新世代制程不可或缺的一环。

GIGI现在几??已是各类生产线必备的应用,在智慧制造趋势中,这四大应用对机器视觉的功能需求也一再改变,以ID读码器为例,产品追溯在产线已具有其必要性,视觉套装系统搭配作业处理流程,并与後端PC Based函式库结合,可以加快其作业处理流程,至於感测器方面,一般工业感测器常会遇到几个问题,像是容易受到物件位置影响,导致设备误判,至於传统感测器,则是受限於其技术,目前一个感测器只能侦测一个物件,若物件数量多,则必须建置同数量的感测器,因此现在的工业相机感测器必须具备同时侦测多物件的功能。


在视觉软体部份,现在「智慧相机」已成趋势,智慧相机将软体都包含在内,不需要额外编程,不过为了让使用者便於在系统中架构演算过程,快速得到演算结果,设备业者必须设置相关的软硬体介面。


除了单机式外,PC Based也是机器视觉系统的重要一环,PC Based机器视觉系统主要是透过工业相机进行取像,经由影像撷取卡取得影像,再由电脑系统进行演算编程,最後再将结果输出到自动化系统整合,现在市场上品牌较知名的机器视觉厂商,都有视觉软体产品,结合自有专业知识打造成的演算工具库,例如晶圆制造,制程中每一个会用到机器视觉的环节,厂商都会有相对应产品。


定位与量测技术跃进

至於定位部份,过去市场的定位方式主要为灰阶,现在较先进的做法则是以物件轮廓作为几何定位,以轮廓作为演算方式,此一方式克服了以往物件影像失焦或因高度跳动造成影像比例失真,造成系统需要长时间运算,甚至无法判读的缺点,用轮廓式定位,可以快速而精准的定位。


以轮廓作为演算方式,可快速判断「能做与不能做?」,目前机器视觉产品精度已相当高,轮廓运算方式可协助系统厂商快速确定此一系统能否满足客户所需?不必像以往因精度有限,连带影响其结果可信度不高,导致在做完定位後,还要去寻找其他方式测试,高定位精度延伸的另一个优势,在相同精度要求下,可以提供更大的视野空间,传统作法是当设备定位精度不够时,只能提高相机解析度,然而这种作法提高的不只是相机成本,系统中其他部件的成本也会同步增高,如此一来,厂商势必付出更庞大的成本,高精度定位软体,则可一次解决相关问题。


在量测部份,过去的机器视觉工具在灰阶影像中,容易因杂讯影响物件的轮廓范围,不过随着影像技术的进步,新世代的影像软体已可排除杂讯,提升整体系统的效益,也让系统整合厂商可以或更多的终端订单,提到量测就不能不提到校正,在校正时,常会因镜头或相机架设歪斜,导致所取的影像比例失真,因此使用者必须严选校正工具,以使其恢复到最原始的状态。


辨识也是制程中极重要的部份,一般辨识会有包括文字、条码,由於产线中的条码常会有失焦、变形的状况,造成系统厂商即便整套系统功能设计都已完成,但是在最後段的条码读取率不隹,导致出货时间被延迟的状况,业界多认为相对於其他技术,读条码较为简单,不过读码是系统最後的收尾部份,一旦被轻忽,就容易造成整个案子无法结束的窘况,对此可以选购软体能力较强的读码器厂商,解决此一问题。


3D检测趋势逐渐明朗


图二 : 检测过程中,机器视觉负责影像检测,发现品质不合产品,立即做出判断。
图二 : 检测过程中,机器视觉负责影像检测,发现品质不合产品,立即做出判断。

在3D检测部分,此一技术是近年来机器视觉领域的重要议题,目前3D检测的作法是利用传动机构带动待测物,以位移方式进行检测,设备上方设置多具雷达,以雷达的线扫描作为取像,雷达打出的一个点就是一个位置的空间距离数据,当点够多就形成线,所累积的数据也就变成线数据,再透过视觉软体整合,就形成3D影像。


3D检测的架构是在系统上方设置雷达,下方则是传动器,由传动器带动待测物,经过雷达的线扫描区域,由雷达扫描计算出每个点的XYZ数值,累积起来就是3D的影像资讯,软体撷取到这些数值後,可以提供给使用者1D、2D、3D等3种影像格式,由使用者以本身需求自行选择格式,另外针对特殊应用,也需结合2D与3D技术,但并非所有厂商都同时拥有这两项技术,因此系统整合商往往需要架构两套不同软体,目前有厂商推出的平台,采用同一函式库,当影像撷取後,都以同一软体处理影像。


3D检测技术主要用来作为高度、体积、倾斜、文字等,3D检测的应用产业相当多,不过在制程中的应用仍不脱GIGI这四大类,由於各类制程的应用环境不一,设备的安装需要尽可能简单,以方便快速上线,目前3D检测技术已逐渐成熟,应用领域也越来越大,机器视觉厂商已提供了不同扫描范围的3D产品,而若产品的体积大於雷达扫描范围,则可另外增设雷达,进行更大面积的检测。



图三 : 机器视觉应用已逐渐成熟;在技术上各种新元件及介面的导入,而各类技术的相互竞逐,工业相机规格已百花齐放。
图三 : 机器视觉应用已逐渐成熟;在技术上各种新元件及介面的导入,而各类技术的相互竞逐,工业相机规格已百花齐放。

在制程设备中,机器视觉的功能与定位相当明确,多数系统业者认为在智慧制造系统中,机器视觉的角色不会有太大变动,就目前应来看似??如此,不过即便角色定位不变,但其因技术精进延伸出的影像资料,仍可为智慧制造系统产生附加价值,例如前面提到的利用其影像资料建立起的产品履历就是一例,此外近年来的设备自我诊断功能,未来将会布建到系统中所有重要设备,作为产品品质的把关者,机器视觉设备也将配置相关功能,成为制造系统致位化的一环。


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