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手足一體精益求精 機器視覺跟隨產業轉型
 

【作者: 陳念舜】   2021年10月05日 星期二

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延續自21世紀初台灣推動兩兆雙星產業以來,不僅成功導入2D/3D自動光學檢測設備,提高產品良率。到了邁向工業4.0時代,機器視覺更扮演了傳感器角色,在製程中蒐集資訊,並結合協作機器人、自動導引車自主移動;如今還可望結合人工智慧,擴大於投入PCB、Mini LED等次世代產業應用來提升價值。


除了過去傳統「自動光學檢測(Automated Optical Inspection;AOI)」,係指透過光學系統來取得成品的表面狀態,再藉電腦影像處理技術來檢出異物或圖案異常等瑕疵,得以在現今越來越精密,又不容許接觸檢測的製程中取代人工目測,透過非接觸方式在製程中就檢查半成品的尺寸、瑕疵。


因此,對於2D/3D自動光學檢測設備需求大增,在高精度光學影像檢測系統架構,包含光源、光學鏡頭,以及定位量測、光源照明補償、影像處理識別等技術,以避免如晶圓、LCD面板、LED光電等高價值產品一旦出現瑕疵,損失將難以估計。



圖1 : 傳統AOI係指透過非接觸光學系統來取得成品的表面狀態,再藉電腦影像處理技術來檢出異物或圖案異常等瑕疵,在製程中就檢查半成品的尺寸、瑕疵。(source:advcloudfiles.advantech.com)
圖1 : 傳統AOI係指透過非接觸光學系統來取得成品的表面狀態,再藉電腦影像處理技術來檢出異物或圖案異常等瑕疵,在製程中就檢查半成品的尺寸、瑕疵。(source:advcloudfiles.advantech.com)

直到邁向工業4.0時代,各國智慧製造趨勢崛起,對於產品的品質全檢要求越來越高,機器視覺更扮演了視覺傳感器的角色,要求可安裝於各工作站檢測及蒐集所有生產步驟資訊來管控品質,甚至搭配工業機器人執行高速全檢作業。


如今還結合了協作機器人的手、足部的自動導引車(AGV),組成自主移動機器人(AMR-Autonomous Mobile Robot;AMR),透過視覺導引來彌補其精度不足,並符合ISO安全規範。進而上傳雲端,待蒐集足夠大數據供軟體模擬、分析、演算,建立人工智慧(AI)加值應用所需資料庫。


整合AOI智慧化元素 為自主機器人點睛開光

如依精密機械研發中心(PMC)技術總監蕭仁忠分析現今製造業演進趨勢,依序為:大量生產、大量客製化到「彈性客製化」,除了因此要求機械設備須能自主移動、產線重組來調整產能,以因應不可預測的頻繁生產變動需求,也考驗著工業機器人適應彈性生產的能力,以壓低耗費時間及成本的門檻,使之正式成為生產線的核心要角。


其次是「智慧化」,不僅可利用擬人的感官(感測器)蒐集外部資訊,與思維(AI)技術進步來強化自我認知及學習能力,加速製程設備AI化,還要能協助業者設備及產線升級轉型,以判斷並及早因應周遭環境和生產情境之外;並應用AI供應鏈串流數位技術,帶動相關上下游產業成長,達到AI應用複製擴散的效果,以實現生產目標,提高競爭力及效率。


「虛實一體化架構」,係將AR/VR、雲端服務等數位科技結合實體各式各樣設備,再透過IoT聯網串連虛擬端,整合不同專業領域(Domain knowledge)技術,都能在虛擬端完整重現實體端的行為,進而開發智能加值模組來監控整線,提高生產效率。


這也迎合未來智慧機器人發展的5大趨勢之一,即除了傳統搬運取放之外,機器人還要融入AI及視/觸覺感測系統等智慧元素,以學會更多新技巧來克服越來越多艱鉅任務;在智能工廠裡也會有越多工作型態,如納入安全協作型機種(co-robot),以大幅減省占用空間、操作複雜度,能重新自行規劃夾治具配置,以最短cycle time導入生產線,或者經過IoT與AGV結合為一體的自主移動機器人(AMR);進而持續跨足新興自動化市場應用,例如食品、紡織、塑橡膠產業等。


加上因機器人具備可節能特性,更有助於減少碳足跡,得以直接降低生產能耗,或透過更高精度、穩定性來減少廢品和不合格品,對於投入與產出資源的比率造成積極影響。如受到這波疫情衝擊,凸顯全球化供應(長)鏈的弱點而易見,機器人也有助於強化生產力、靈活性和安全性,打造更安全供應(短)鏈,從而解決旅行限制、供應鏈中斷和其他供應方問題,同時滿足資通訊、醫療產業的旺盛需求。



圖2 : 除了傳統搬運取放之外,機器人還要融入AI及視/觸覺感測系統等智慧元素;與AGV結合為一體的自主移動機器人(AMR),以學會更多新技巧來克服越來越多艱鉅任務。(source:i.ytimg.com)
圖2 : 除了傳統搬運取放之外,機器人還要融入AI及視/觸覺感測系統等智慧元素;與AGV結合為一體的自主移動機器人(AMR),以學會更多新技巧來克服越來越多艱鉅任務。(source:i.ytimg.com)

但蕭仁忠坦言,現今機器人要面對的挑戰,還包含環境適應、多機合作、協作安全、精度提升、IoT整合、虛實一體等。過往為了提升對環境的適應力,而導入影像視覺感測器應用(eye to hand vision),係利用固定式視覺來提供機器人取放及周邊環境資訊,優點是可視範圍廣,可判斷是否有人或異物侵入干涉,卻造成容易被機器人本體結構遮蔽,無法精確定位的缺點。


目前改裝為eye in hand型式,則將鏡頭安裝於機器人手臂末端,得以補償絕對精度的誤差,避免遮蔽機械視覺的視野,進而利用機器人挾帶機器視覺進行多角度取像,再將之結合運算,以重建物體形狀。如川田工業(KAWADA)開發的Nextage機器人,在頭部及雙臂都搭載了機械視覺,前者用來辨識物體在工作環境及空間的初略位置,以及後者來補償頭部鏡頭的計算誤差,以精準定位出物體的位置。目前包含:ABB、YASKAWA、EPSON等大廠,均以擬人化雙臂機器人(Dual Arm Robot)搭配視覺技術,來執行組立作業。



圖3 : 為了提升對環境的適應力,而導入影像視覺感測器並改裝為eye in hand型式,將鏡頭安裝於機器人手臂末端,得以補償絕對精度,避免遮蔽機械視覺的視野(source:invision-news.com)
圖3 : 為了提升對環境的適應力,而導入影像視覺感測器並改裝為eye in hand型式,將鏡頭安裝於機器人手臂末端,得以補償絕對精度,避免遮蔽機械視覺的視野(source:invision-news.com)

另外,為了彌補協作型機器人在速度、精度先天不足,搭配AI、AOI功能變得更為重要,才能被真正導入組裝、檢測應用。日系機器人大廠FANUC不僅早在該公司SCARA機器人搭配自主開發的視覺感測器,或是其他AOI大廠的硬、軟體產品,毋須外接運算伺服器或PC,即可進行2D補償位置/3D追蹤辨識等作業。


經常用於高階3D AOI系統的散亂堆放及隨機取放應用的3D Bin-picking功能,只要簡單設定,劃設活動範圍,就能自行判斷、檢測、辨識物件,而不必在新增種類時追加教導設定,提高效率、縮短時間,適用於多樣少量生產。


打造人性化智慧工廠 經AOI協助設備及品質診斷

此外,隨著國際上跨區分工生產、組裝供應鏈破碎的風氣愈盛,未來企業對於產品製程的監控必定是逐步朝向數位轉型、跨國監控等模式。即使是在美中貿易戰、疫情連續衝擊下,諸多企業的業績難都受到影響,但在最近取代快時尚品牌優尼庫(Uniqlo)創辦人柳井正,成為日本首富的自動化設備大廠基恩斯公司(Keyence)創辦人瀧崎武光,仍在最新發布的2018年度財報依舊傲視群雄,與美國康耐視公司(COGNEX)壟斷全球一半以上的機器視覺市場。


除了歸功於前者採用無工廠、直銷模式,創造高達54%營利率,已超越工具機大廠FANUC的26%營利率,可見利潤豐厚;又以8.1兆日圓(約1,670億美元)市值排名日本第4,僅次於豐田汽車、軟銀控股和日本電信電話(NTT),都代表著疫情引發財富重分配的範例。


回顧台灣傳統AOI檢測廠商重要的分水嶺之一,也因應2006年iPhone問世以來,蘋果公司(Apple)為了管理旗下龐大供應鏈體系,要求組裝代工廠的來料皆須經過全檢,以確保品質一致,也促成AOI業者為此開發專屬快速全檢設備。


加上2016年Alphago以Deep learning技術,擊敗人類棋士而帶來啟發,可望藉此突破高反光/透光材質等瑕疵檢測技術的瓶頸,促使業者趁機結合AOI+AI技術發展,並推出一系列3D內外部瑕疵/尺寸檢測設備,以擷取正確影像數據分析來判定品質及智能化生產,逐步邁向無人化工廠。


歷經從2018年至今,美中貿易戰、疫情接踵而來,擴大供應鏈在地化重組需求,勢必建立具備可快速移動與韌性的智慧化半自動(人性化)生產線,既減少人力,又不必過度仰賴老師傅經驗。工研院也順勢提供台灣中小企業導入智慧製造的關鍵技術元素,包含:


1.物聯網建立通訊讓語言統一,可讓廠內設備之間,或與人、系統溝通無礙;


2.設備品質醫生,以隨著自動化程度增加,更應精確掌握、預測設備壽命;


3.產品品質醫生,不再像過去須仰賴老師傅經驗,而可以改用機器視覺等工具協助辨識;


4.智能產線用來整合實現智能控制,以實現最佳化參數操作而節能省水。


藉此結合工業AI平台、產線布局等,利用產線動態模擬工具,讓自動化產線效率最快達到最佳化;利用機上盒(SMB)、通訊標準聯網來掌握產品(AOI)/設備(PMS)品質,從而建立AI智能系統最佳化製程參數,進行動態即時調控。工研院機械所工業物聯網技術組組長吳志平強調:「智能產線與智慧機械最大不同,在於能涵括從前段產品設計、製程設備、量/檢測,直到後段產品組裝、性能檢測等先進製程最佳化控制。」


其中,針對掌控「產品品質」所需的智慧視覺技術,包含:視覺、影像處理、AI等,工研院藉此發展相關2D/3D形貌缺陷檢測技術、尺寸/曲度/粗糙度檢測技術,進而在不同情境利用2D+AGV視覺導引定位(VGR)自動上下料、3D物件辨識及檢測技術,可讓機器人隨機精準取物(RBP)。基於製程前後兩端須透過機器人+AGV,加裝眼睛、皮膚、手指、腳等感測器以自動上/下料、隨機精準取物,不必編寫就能自動產生路徑程式,以串聯各站物流。


對於高反光/透光工件,則得以縮短檢/量測時間、減少人力需求,並提高檢測正確率,甚至可將數據回饋設備,優化製程參數。吳志平進一步指出,目前AOI雖在半導體、面板、PCB、太陽能等產業普遍應用,但在PCB產業還須採取人工複檢。所以工研院將之更改為AOI結合機器學習的仿生式複判流程策略「AOI2」。


既有別於過去,須靠機器學習瑕疵來排除不良品,雖然採用最嚴格參數,讓漏檢率接近於0,卻造成大量被誤檢產品。目前則將之改為學習辨識良品特徵,使誤殺率趨近為0,又毋須更動原設備架構,即可兼顧低漏檢率、低誤殺率,從而縮短檢測設備調機時間。



圖4 : 針對掌控「產品品質」所需的智慧視覺技術,包含視覺、影像處理、AI等,可改為學習辨識良品特徵,使誤殺率趨近為0,又毋須更動原設備架構,從而縮短調機時間。(source:automate.org)
圖4 : 針對掌控「產品品質」所需的智慧視覺技術,包含視覺、影像處理、AI等,可改為學習辨識良品特徵,使誤殺率趨近為0,又毋須更動原設備架構,從而縮短調機時間。(source:automate.org)

AOI擴大應用後勢可期 跨足PCB、半導體封測市場

面對近年來無線通訊網路開始進入5G/6G高速傳輸時代,要求高效運算(HPC)裝置微型化,期待藉由縮小體積優勢,開創出更多應用需求。根據台灣電路板協會(TPCA)最新發布2021年上半年台商兩岸PCB產業產值高達3,557億新台幣(約為126.21億美元),創下歷年上半年同期新高。


惟若進一步細分產品時,可發現在台灣PCB產業Q2產值除了軟硬結合板持續下滑之外,其他IC載板、多層板、單雙面板、HDI、軟板等品項皆維持成長趨勢。被歸類於銅箔基板的ABF載板從前被普遍應用於CPU、GPU等高端晶片,也曾在10年前因為智慧型手機橫空出世,早期還用不到ABF載板產出的高端晶片,而沉寂一段時間。


直到近年來市場上對於傳輸訊息速度、效率提升與技術上的突破,讓高效能運算新應用逐漸浮出檯面,如今ABF已能跟上半導體先進製程的腳步,達到細線路、細線寬/線距的要求,造成需求在短期大量增加,也讓ABF載板處於供不應求的狀態。


因為ABF與類載板的製程品質提升,並適應多樣化產品生產的機器人、物聯網,於前段製程執行In-process檢測+大數據分析立即回饋,再搭配AI智慧決策系統、專家知識庫及資安解決方案,確保品質;在後段製程執行即時檢測+填/疊孔、高階HDI雷射打孔的精度最佳化分析,有效回饋生產結果,提升品質及穩定性,導入半導體、PCB及Mini LED等次世代產品封測應用。



圖5 : 因應ABF與類載板的製程品質提升,並適應多樣化產品生產的機器人、物聯網,在後段製程執行即時檢測+填/疊孔、高階HDI雷射打孔的精度最佳化分析,提升品質及穩定性。(source:engineeredmechanicalsystems.com)
圖5 : 因應ABF與類載板的製程品質提升,並適應多樣化產品生產的機器人、物聯網,在後段製程執行即時檢測+填/疊孔、高階HDI雷射打孔的精度最佳化分析,提升品質及穩定性。(source:engineeredmechanicalsystems.com)

台灣除了由田新技公司(UTECHZONE)過去致力於顯示器產業,而在均衡化電路板、半導體與顯示器產品的組合配置後,隨著5G應用逐漸明朗,對於高階載板與車用晶片需求強勁,帶動PCB業者與封測業者的高速成長。該公司趁機把握市場趨勢,目前在產品營收表現上,載板檢測市場仍是由田營收成長的重要基石,晶圓級封裝設備則將成為支持下一波營收成長的強勁動能之一。


**刊頭圖(source:cdn.shopify.com)


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