机器视觉成产线自动化关键应用
- DIGITIMES企划
工业4.0及智能制造已成为各产业必然的发展趋势,由于在生产制程上,机器视觉与运动控制系统进行整合,可有效提高自动化的效率,也让机器视觉因此成为智能制造相关技术及应用的焦点。
机器视觉的原理,主要是透过光学装置和非接触传感器,自动获取目标对象影像,再由影像处理设备根据所得影像的像素分布、亮度和颜色等信息,加以运算处理及判别分析,提取所需的特徵信息,或是根据判别分析的结果,对现场设备进行运动控制。
机器视觉的主要作用,就是用来代替人眼,进行非接触式的测量和判断,希望能借此提高加工精密度、发现产品缺陷,甚至自动分析决策。目前在欧美已开发国家涉及生产加工、品质监别的生产线,都已开始使用机器视觉系统。
如德国Schaeffler集团与IBM合作,运用Watson IoT开发数码分身(Digital Twins),藉由机器视觉与模拟技术,迅速掌握各种未结构化音讯、影像及视讯等数据,协助管理者做出明智决策,如工业设计师可藉由机器视觉,在生产在线找出瑕疵,落实预测性维护的准备,指导制造作业中从设计到服务的每个步骤,并从设计与工程层面,延伸到制造系统与互连产品正在处理中的作业。
透过机器视觉,不仅可以持续监控并回报生产线的状况,还可作为机器学习的参考基础。如IBM使用数百万张组装在线的产品图片来训练认知视觉系统,可以侦测肉眼看不到的细微瑕疵,也能避免成本高昂的生产错误,应用范围从晶圆缺陷、电路板、手机表面扫描、汽车涂装甚至行进中火车的异常现象等无所不包。
以汽车烤漆为例,它是汽车制造业最昂贵的步骤之一,且占了半成品库存的40%,但导入IBM视觉检测之后,工厂就能进行视觉分析,可协助制造业者减少80%检测时间,并减少10%来自烤漆过程的瑕疵。
机器视觉应用于产线自动化的价值
在过去几年里,机器视觉控制无论是在理论上还是在应用方面都有很大的进步。早期的机器视觉系统,采用的是静态look and move形式,即先由视觉系统采集图像并进行相应处理,然后通过计算估计目标的位置来控制机器人运动。
这种操作方式的精度,因为很难让机器人跟踪运动物体,多半都是应用在简单物件的快速识别,无法应用在快速及高视觉解析的超精密加工制程上。
但随着电脑及影像处理的软硬件技术快速发展,视觉信息已可用于连续反馈,克服模型(包括机器人、视觉系统、环境)中存在的不确定性,提高视觉定位或跟踪精度。
现在的机器手臂利用机器视觉,已经可以拾取散堆零件、检测反光表面、脸部识别等,更有部份机器人已将机器视觉作为标准配备,不再需要加装夹治具等固定装置,不但可节省生产单元的成本支出,更可弹性地应用在组装制程中。许多制造业如电子业、半导体业、汽车业、与航太业等,都已开始利用机器视觉,达到自动化与提升品质的目标。
工研院IEK指出,随着人工成本的持续增加,机器人应用于生产线的需求将会持续增加,也会因此衍生出更多与机器视觉有关的选购需求。如在照明方面,可以用来改善机器视觉信息的清晰度与独特性,选购要素有强度、范围、光谱分布、与温度等。
光学镜头方面,主要考量为汇聚外部光以进入传感器,选购要素有几何、色差、准直、光谱与投影效果等;可以将光信息转换成电子信号的影像传感器,选购要素有像素、敏感度、范围、光轴校准等;电子信号传输界面的选购考量,在于能否将多台照镜头与电脑轻易地连接起来,并且利用网络系统传输至更远的距离,以有效降低布线成本。
除了硬件外,影像处理软件也是机器视觉系统不可或缺的一环。由于影像信息必须经过萃取且转换成量测信息,需要相关软件担任光信息的转换工具,进而利用CAD档案与3D信息进行比对,借此判定3D物件的可能姿态,再进行后续的作业程序。
若将机器视觉应用于机器人或机器手臂,还可强化机器人对周边环境的掌控力,以配合可重组性、弹性的应用产业需求。此外,未来的机器人技术将会着重在学习性演算法与自主控制,未来只要操作员示范正确的工作方式,机器人就可透过机器视觉,快速地复制与执行,让机器人得以在开放的、变动的、与非结构化的环境中工作。
产品性价比是发展关键
虽然机器视觉不管在技术或应用面,都有长足的进步,但应用于智能制造领域,仍有一些有待突破的挑战。如在技术方面,由于组成机器视觉系统所涉及的专业相当复杂,在高端领域的系统设计和实现的难度只会不断的增加。如为了要因应产线生产商品的不同,有用到机器视觉系统的工站,必须时常对应调整,系统重组调校的异动频度自然也会比较高,设置弹性的要求,也会比常规监控设备复杂得多。
因此,要设计出能够应用于各种产品或产业需求的机器视觉系统,自然也会更加困难,也可能导致针对特殊产业的需求来开发,会是目前机器视觉技术发展的重要走向。
另一个机器视觉系统的发展方向,则是会朝小型化发展,甚至会设法将影像信息自动分析系统整合到系统中,让机器视觉装置成为用户更容易使用的专业工具。
在实用性方面,机器视觉产品及系统的多样化、个性化方案和专业化服务将日益重要,如针对半导体对晶圆或芯片的产出质检,机器视觉可用近拍模块轻松将工件标的放大检视制作细节,透过高精度、高倍率放大检视,可将制作瑕疵在生产前段即就完成排除,避免人类肉眼视觉无法判别过小的工作制作进度,而衍生的额外成本损失。
但在产品小型化技术的不断发展中,也必须逐渐克服以往机器视觉装置运行过程过于复杂的缺点,能够在用户所提供的有限条件和有限空间内实现其应用。
机器视觉产品的性价比,可能是当前机器视觉市场发展中的重要因素,包括产品应用的广泛性,以及产品能否直接创造价值,都会影响机器视觉未来的成本与可获得的效益。由于用户对机器视觉技术的高期望值,与视觉装置软硬件研制的高开发成本,容易导致市场发展过程中的供需矛盾,如何透过技术改进和提高产品性价比,将是缩短供需两端落差的关键。
机器视觉与肉眼视觉彼此应互补
因应现阶段制造业的自动化需求,应用机器视觉技术控制产线设备,可以协助人类从事相对简单但辛苦的工作内容,避免人员作业的不稳定性与潜在风险,检测人员未来可以透过学习能力与应变性,改为从事变异性大或复杂度高的工作内容,如检测更能提升附加价值的差异化产品,或者是满足特定顾客需求的定制化产品,肉眼视觉及机器视觉彼此互补,才能将工厂制造效率发挥到极致。
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