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聚焦四大應用 機器視覺技術再突破
 

【作者: 王明德】   2017年07月05日 星期三

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近年來製造業掀起智慧浪潮,在智慧製造系統中,精準與彈性是製程系統的兩大設計需求,而要滿足這兩個需求,機器視覺勢不可免,尤其是消費性電子產品的體積逐漸輕薄短小,組裝的精準要求大幅提高,機器視覺的高精度檢測特色,已成為新世代製程不可或缺的一環,不過在智慧製造時代,機器視覺除了高精準度,還須與其他自動化系統整合,方能克服現在製程設備的高精度、多元材質、複雜環境等挑戰。


智慧相機軟硬兼具

目前機器視覺在製程的應用,主要為GIGI等四大應用,意即Gauge(量測)、Inspection(定位)、Guide(引導)、Identification(識別),以產線動作為例,產線上的機器手臂必須透過機器視覺快速找出產品位置,使其可以精準的拿取物件,另外機器視覺也可以協助產線進行瑕疵、尺寸、角度的檢測,最後再以條碼或文掃描方式,使所有產品都可進行追溯,進一步建立產品履歷制度。



圖一 : 機器視覺的高精度檢測特色,已成為新世代製程不可或缺的一環。
圖一 : 機器視覺的高精度檢測特色,已成為新世代製程不可或缺的一環。

GIGI現在幾乎已是各類生產線必備的應用,在智慧製造趨勢中,這四大應用對機器視覺的功能需求也一再改變,以ID讀碼器為例,產品追溯在產線已具有其必要性,視覺套裝系統搭配作業處理流程,並與後端PC Based函式庫結合,可以加快其作業處理流程,至於感測器方面,一般工業感測器常會遇到幾個問題,像是容易受到物件位置影響,導致設備誤判,至於傳統感測器,則是受限於其技術,目前一個感測器只能偵測一個物件,若物件數量多,則必須建置同數量的感測器,因此現在的工業相機感測器必須具備同時偵測多物件的功能。


在視覺軟體部份,現在「智慧相機」已成趨勢,智慧相機將軟體都包含在內,不需要額外編程,不過為了讓使用者便於在系統中架構演算過程,快速得到演算結果,設備業者必須設置相關的軟硬體介面。


除了單機式外,PC Based也是機器視覺系統的重要一環,PC Based機器視覺系統主要是透過工業相機進行取像,經由影像擷取卡取得影像,再由電腦系統進行演算編程,最後再將結果輸出到自動化系統整合,現在市場上品牌較知名的機器視覺廠商,都有視覺軟體產品,結合自有專業知識打造成的演算工具庫,例如晶圓製造,製程中每一個會用到機器視覺的環節,廠商都會有相對應產品。


定位與量測技術躍進

至於定位部份,過去市場的定位方式主要為灰階,現在較先進的做法則是以物件輪廓作為幾何定位,以輪廓作為演算方式,此一方式克服了以往物件影像失焦或因高度跳動造成影像比例失真,造成系統需要長時間運算,甚至無法判讀的缺點,用輪廓式定位,可以快速而精準的定位。


以輪廓作為演算方式,可快速判斷「能做與不能做?」,目前機器視覺產品精度已相當高,輪廓運算方式可協助系統廠商快速確定此一系統能否滿足客戶所需?不必像以往因精度有限,連帶影響其結果可信度不高,導致在做完定位後,還要去尋找其他方式測試,高定位精度延伸的另一個優勢,在相同精度要求下,可以提供更大的視野空間,傳統作法是當設備定位精度不夠時,只能提高相機解析度,然而這種作法提高的不只是相機成本,系統中其他部件的成本也會同步增高,如此一來,廠商勢必付出更龐大的成本,高精度定位軟體,則可一次解決相關問題。


在量測部份,過去的機器視覺工具在灰階影像中,容易因雜訊影響物件的輪廓範圍,不過隨著影像技術的進步,新世代的影像軟體已可排除雜訊,提昇整體系統的效益,也讓系統整合廠商可以或更多的終端訂單,提到量測就不能不提到校正,在校正時,常會因鏡頭或相機架設歪斜,導致所取的影像比例失真,因此使用者必須嚴選校正工具,以使其恢復到最原始的狀態。


辨識也是製程中極重要的部份,一般辨識會有包括文字、條碼,由於產線中的條碼常會有失焦、變形的狀況,造成系統廠商即便整套系統功能設計都已完成,但是在最後段的條碼讀取率不佳,導致出貨時間被延遲的狀況,業界多認為相對於其他技術,讀條碼較為簡單,不過讀碼是系統最後的收尾部份,一旦被輕忽,就容易造成整個案子無法結束的窘況,對此可以選購軟體能力較強的讀碼器廠商,解決此一問題。


3D檢測趨勢逐漸明朗


圖二 : 檢測過程中,機器視覺負責影像檢測,發現品質不合產品,立即做出判斷。
圖二 : 檢測過程中,機器視覺負責影像檢測,發現品質不合產品,立即做出判斷。

在3D檢測部分,此一技術是近年來機器視覺領域的重要議題,目前3D檢測的作法是利用傳動機構帶動待測物,以位移方式進行檢測,設備上方設置多具雷達,以雷達的線掃描作為取像,雷達打出的一個點就是一個位置的空間距離數據,當點夠多就形成線,所累積的數據也就變成線數據,再透過視覺軟體整合,就形成3D影像。


3D檢測的架構是在系統上方設置雷達,下方則是傳動器,由傳動器帶動待測物,經過雷達的線掃描區域,由雷達掃描計算出每個點的XYZ數值,累積起來就是3D的影像資訊,軟體擷取到這些數值後,可以提供給使用者1D、2D、3D等3種影像格式,由使用者以本身需求自行選擇格式,另外針對特殊應用,也需結合2D與3D技術,但並非所有廠商都同時擁有這兩項技術,因此系統整合商往往需要架構兩套不同軟體,目前有廠商推出的平台,採用同一函式庫,當影像擷取後,都以同一軟體處理影像。


3D檢測技術主要用來作為高度、體積、傾斜、文字等,3D檢測的應用產業相當多,不過在製程中的應用仍不脫GIGI這四大類,由於各類製程的應用環境不一,設備的安裝需要盡可能簡單,以方便快速上線,目前3D檢測技術已逐漸成熟,應用領域也越來越大,機器視覺廠商已提供了不同掃描範圍的3D產品,而若產品的體積大於雷達掃描範圍,則可另外增設雷達,進行更大面積的檢測。



圖三 : 機器視覺應用已逐漸成熟;在技術上各種新元件及介面的導入,而各類技術的相互競逐,工業相機規格已百花齊放。
圖三 : 機器視覺應用已逐漸成熟;在技術上各種新元件及介面的導入,而各類技術的相互競逐,工業相機規格已百花齊放。

在製程設備中,機器視覺的功能與定位相當明確,多數系統業者認為在智慧製造系統中,機器視覺的角色不會有太大變動,就目前應來看似乎如此,不過即便角色定位不變,但其因技術精進延伸出的影像資料,仍可為智慧製造系統產生附加價值,例如前面提到的利用其影像資料建立起的產品履歷就是一例,此外近年來的設備自我診斷功能,未來將會佈建到系統中所有重要設備,作為產品品質的把關者,機器視覺設備也將配置相關功能,成為製造系統致位化的一環。


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