妙用3D机器视觉 加速实现智能工厂应用

立普思(LIPS)CEO刘凌伟(右)表示，透过3D摄像头、3D机器视觉演算法的导入，可望直接快速协助企业提升瑕疵检测能力，所有产品外观上的细微割痕，都将无所遁形；图左为LIPS市场行销处经理黄绍峯。

随着苹果iPhone X主打脸部识别Face ID应用，引爆3D传感风潮，许多ICT大厂纷纷投入相关软硬件技术开发，期望藉由3D传感结合人脸识别、手势识别或体感识别，开创杀手级应用。事实上3D视觉传感技术火苗，不仅在消费性电子装置与多媒体娱乐应用领域延烧，也逐步扩展到智能制造、自驾车、无人机、安全监控、3D扫描等等高端商业应用市场。

创始于2013年的立普思(LIPS)，尽管是年轻公司，但已在全球3D机器视觉界闯出一片天；LIPSCEO刘凌伟指出，该公司除提供3D深度摄影机，也供应SDK、Middleware，进一步协助客户开发App/UI等上层应用，因而构筑了业界最完整的3D机器视觉平台架构。

刘凌伟说，LIPS早期仅提供3D摄影机，尔后发现许多企业虽对3D传感应用主题深感兴趣，但普遍欠缺相关软件研发能力，所以就算拥有摄影机，也往往不知下一步该如何走；有监于此，LIPS积极推动中上层研发布局，逐步扩展为全方位解决方案，直接帮助客户解决难题。

迄至目前，LIPS参与过的专案甚多，曾涉猎车子内外的智能应用、无人商店、安全监控、长照、智能运输、3D扫描、游戏、AR/VR、智能家庭乃至工厂自动化等众多题材，对此LIPS市场行销处经理黄绍峯归纳，目前市场上相对明确的刚性需求有二，一是脸部识别，另一则是智能工厂，因此LIPS陆续针对智能工厂提出多元应用方案。

3D传感搭配演算法，为机器人赋予大脑与双眼

谈及LIPS在智能工厂的专案经验，刘凌伟认为最值得一提的，乃是鞋底贴合应用。他表示，当前全球鞋类市场走向「多样少量」定制化生产模式，而鞋厂为了跟随趋势，基本上必须设法提高鞋底贴合弹性，不宜固守人工打模、添加有机溶剂等传统模式，需在喷胶前先上电浆，以增加黏合度。LIPS针对相关作业需求设计完整方案，先以3D摄影机拍摄每只鞋底，掌握大小、形状、凹凸面等信息，旋即规划后续上电浆、喷涂等作业程序，然后依序指引搭载电浆头、喷胶头的不同机器手臂，精准无误地完成任务。

刘凌伟强调，一经结合3D机器视觉与演算法，等于为机器人赋予眼睛与大脑，使机器人能针对不同场景做出聪明判断，并与场景中的物件精准互动。另一个显着的智能工厂应用情境则是瑕疵检测，比方说汽车零组件或机壳制造商，皆需检测产品外观有无刮痕、确认弯曲角度是否足够，过去系以人工检测搭配昂贵机器抽检来进行，既耗时又耗钱，如今仅需透过高精密度3D摄影机扫描物件并予建模，再与原始设计档案进行比对，即可让所有细微瑕疵快速现形，堪称是史上性价比最高的外观检测方案。

LIPS也曾协助客户打造智能化无人搬运车(AGV)应用，先以AGV搭载3D摄像头启动探索模式，在厂区内走过一轮，藉以重建场景、形成3D地图，做为后续路径规划依据，接着同样以AGV搭载3D摄像头执行搬运任务，藉由3D机器视觉发挥智能避障、自动对位、跟随人运动等效果；对客户而言，可望透过3D机器视觉一举取代激光雷达(Lidar)，亦无需在地面上铺设线圈与磁条，大幅减轻成本负担。

此外不少工厂利用3D机器视觉进行员工脸部识别，有效防止代打卡；另将3D摄影机导入仓储应用，扫描各个箱子后立即探知长宽高，接着便可化零为整，将数个小箱集结为一大箱，便于客户制定机器手臂的夹取策略。这些都是3D机器视觉的实际应用案例。