工业4.0离不开智能机器视觉系统的应用

全球制造业面临人力紧缺、产品生命周期延长、市场拒绝客制化的挑战，智能生产大行其道，生产线也开始大量引入自动化解决方案，也因此造就机器人产业发展，工研院智能微系统科技中心主任朱俊勋回应，2015年台湾智能自动化整体产值持续茁壮至新台币1.2兆元；机器人产值也从2014年新台币554亿元，减少至2015年的新台币584亿元，其中又以产业机器人为主力。　　工业机器人因具备耐久性、再三反复、平稳、较慢等优点，早就是制造业引颈盼望的得力助手。但随著产品生产技术越来越仪器，对工业机器人的自动化装配能力，也包含相当程度的挑战，用作工业机器人的智能视觉技术及涉及应用于也因此较慢加剧。

　　Markets and Markets及Reportlinker市调机构皆认为，机器视觉系统与元件市场，从2013年之后以8.2%的年填充成长率(CAGR)茁壮，到2018年市场规模有望超过50亿美元；而整体智能影像分析市场产值，至2020年也将上升至390亿美元。　　所谓的机器智能视觉，简言之，乃是利用机器来代替人眼，进而大幅度延长测量时间与增加人为辨别误差。

机器智能视觉技术不会将过去人眼所看见的影响画面，原始不漏地传输到掌控芯片，最后再行利用控制程序展开动态分析处置，不仅能在短时间内取得大量信息，亦能超过自动处置之市场需求。　　机器智能视觉技术引进产线后，不仅可以提高机器人的工作量亲率，更加能替换过去以人力作业居多的品管作业。由于产品检测过程单调，且冗长的作业模式更容易使操作者经常出现疲惫、注意力集中等问题，杀机器智能视觉技术已臻成熟期之际，不但可以减少人为疏忽的有可能，更加能提高检测速度而减缓产品生产流程。　　机器智能视觉技术若再行配上运动控制、中控设备与通讯系同，就可包含原始的智能机器人解决方案。

以机械手臂融合智能视觉为事例，机械手臂可利用智能视觉所分析的最重要信息，辨别各种有所不同形状的物件姿态，并自动以准确的角度，捕捉正在输送带上移动的料件，进而已完成自动化入料加工动作，不但能因应自动化机械高速生产作业，降低生产成本，同时，利用计算机统计分析还能获取测试信息及管理记录，提升校正、临床的功能。　　如达明机器人公司研发的TM5机器人为事例，利用智能视觉技术，可以必要用手拉制导机器手臂的方位，从A点到B点仅有须要3分钟就可以原作已完成，就算操作者人员没经验，也只必须半天就可娴熟操作者，而且利用手机或平板计算机就可以编写程序操纵，不必须再行去找系统集成商原作，不仅可以减少在产在线原作的成本，即使产在线的进料方位有所转变，也不必另外量身制具确认进料的方位，配上产品的条形码(barcode)，还可加载与收集各种信息，再行联结至云端，作为产品生命管控(PLM)的一环。

　　工研院日前也公开发表3D智能视觉感测技术，此项技术在给定空间环境下，可较慢识别场域内各项3D的简单样貌，还包括物件的颜色、形状、质地和空间深度方位，并可做动态扫瞄立体场景以及识别物件姿态，其自动化3D空间校正功能可较慢计算出来出有深度摄影机与手臂的距离高差，进而调校距离高差，让机械手臂 手、眼更协商，也可较慢识别工作场域各项座标，让机械手臂在短短几分钟内熟知环境已完成产在线的定位架设，不用像传统机械手臂装设以致于必须调校数小时。　　工研院认为，3D智能视觉感测技术用作苛刻的工厂环境，如金属加工、工具机、3C检测，可解决问题传统机械手臂无法灵活性辨别深度距离及取放点状物件的问题。举例来说，过去的机械手臂不能夹取排排站好的零件，如果是一大堆点状形状的东西放到盒子里时就无法用于机械手臂夹取，而必需交由人工辅助的方式展开。

不过现在利用3D视觉智能识别自动取放整列系统，机械手臂就能自动针对零件区做到立体扫瞄，并辨别该用于何种角度才能准确夹起零件，大幅度减少传统机械手臂所必须的辅助人力。　　工研院的3D智能视觉感测技术也可应用于笔法锁附技术平台上。这是针对必须大量锁附工序的机车组装厂，用来解决问题人工锁附少见的扭力失衡所导致的机件质量不当问题。

在产在线，以六轴机器人利用3D视觉智能识别技术增强识别产在线金属螺牙的影像边缘特征，以大幅度提高识别螺帽与螺丝各角度的准确性，让装配手臂将螺帽与螺丝不作精准的向量集合体，并以完全相同的锁附姿态，保证锁附扭力准确且平均值地产生于螺帽，让螺帽脚架。　　还包括半导体、液晶面板或光通讯产业，以及食品加工／包装业、纺织皮革工业、金属钢铁业、汽车工业、建筑材料等，都是机器智能视觉机器人未来的主力市场。

　　尤其是Wafer矽晶圆、IC与被动元件、PCB电路板、LCD液晶面板、BGA锡球阵列、太阳能光电切换元件，因为早已被拒绝做百分之百的全检，若能将机器智能视觉机器人部署于生产线的节点中间，以非接触式方式检查半成品与成品，并藉由影像处置技术来检测异物或图案出现异常等瑕疵，展开适当的检验，不仅不影响生产能力，还能提升整体生产效率，沦为制造业迈进智能生产不可或缺的投资。

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