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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。

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