機器視覺與智能技術鍵結 生產線效益加速演化

在所有科技自動化的發展趨勢中，機器視覺技術發展的時間不算長，卻已經在許多工廠自動化量測方面扮演著重要的角色，近年來也以穩定的速度成長。機器視覺技術顧名思義，是指用配備有感測視覺的檢測機器，來實現人眼的視覺辨識功能，也可說是自動化技術的眼睛。

從機器視覺的主要架構來看，可分為影像的擷取、影像的處理和分析、輸出或顯示三大步驟，應用在自動化生產線上對物料進行校準與定位。在產業傳統的生產系統中，產品之檢測耗費人力資源且淘汰劣質品而降低生產量，機器視覺技術乃自動化檢測最經濟且有效的方式，可用於檢測出各種產品的缺陷，以及用於判斷並辨識出指定物體，或者用來測量尺寸。

機器視覺技術的應用領域來說，主要應用於工業生產、航太國防、生技醫療以及傳統製造業，其中在生技醫療產業，機器視覺技術正以穩定速率成長，包括X射線成像、同位素成像、超音波成像等等。此外，在工業界的生產製造上，機器視覺技術已廣泛應用，透過工業視覺影像數位化的處理程序，達到有效的品質控管，進一步改善製程、降低成本。

機器視覺技術取代人工檢測，被廣泛應用的好處在於，可以達到非接觸性的自動化檢測工作，因此對於檢測與被檢測者都不會產生任何損傷，十分安全可靠，可用於長時間惡劣的工作環境。

除此之外，機器視覺可快速獲取大量訊息，而且易於自動處理，尤其是在大批量工業生產過程中，用人工檢測產品效率低且精準度不易掌控，用機器視覺檢測則大大提升生產效率和生產的自動化程度，以及高度訊息整合。

隨著目前的生產技術發展，要求自動化、精準化以及高速化的前提之下，在機器視覺技術的影像擷取，例如解析度、像素大小，已經不是技術發展的主流，最主要的趨勢是影像分析以及系統整合，也就是資料管理軟體與儀器設備之間的整合應用。

例如在影像分析部分，可用來測量分析各種零組件的尺寸以及間距，產品是否有碎裂、髒汙及雜質，物料外觀形狀的細微差異、光學字元辨識、二維條碼判讀等等，同時將結果傳輸存取，利用電腦統計分析以及管理資訊，亦可提高診斷、修正的功能。

然而，要將這些影像分析統計的資料加以整合運用，則需倚賴導入各種物聯網的自動化技術支援，像是運動控制系統、RFID系統以及MES系統等等，使自動化的生產線更具效益。

機器視覺導入運動控制系統，可透過影像分析進行品質控管以及量測，資料傳輸到電腦，進行分析判斷產品是否符合品質要求後，讓運動控制設備執行將不良品排除的動作。將RFID系統與機器視覺技術整合，主要是透過影像辨識設備讀取一維或二維條碼，將產品的生產履歷完整載入生產線，隨時追蹤產品狀態，在製程中達到高效率的控管。

其中，MES系統與機器視覺整合，讓管理層面易於掌握產品製程中，完整的現場資訊與控制狀況，並進行資料整理與分析，同時連結乙太網路，讓管理者進行遠端即時監控，有效提升生產線的自動化與智能化，協助管理者進行正確的管理決策。

為因應現今客戶需求的多元性、產品生命週期縮短、無法預期的供貨缺口以及日趨複雜的產業鏈，使得各領域的製造生產線面對高速演化競爭，機器視覺技術的發展在工業自動化的推進上，扮演著加速提升生產效益的角色。