智能制造需求仍高 监控与识别应用仍夯

智能监控与识别应用，可以让许多管理工作变得更加轻松，实时掌握各种突发状况，建立更安全、更便捷的生活环境。Wikipedia

行政院日前调整任务编组，废除「生产力4.0发展指导小组」，并表示政府今后的生产力4.0政策，将聚焦在智能机械上，虽然这也意味马政府时代规划的九年360亿元4.0方案，将提前画下句点，但也等于让工业4.0所带动的智能制造方案更为聚焦，为了建构智能化制造、生产、销售系统，以快速反应或预测市场需求，相关解决方案的需求只会有增无减。

如国发会委员会日前审查通过，将送行政院核定的「智能机械产业推动方案」草案，和「生产力4.0方案」一样，都是要利用云端、大数据、物联网、智能机器人等生产力4.0技术，强调发展智能机器人感知(如传感器、传感器等)、智动化(如减速机等)关键零件与模块自主供应能力，只是智能机械方案更重视制造业方面的需求。

如台达电子吴江厂7月推出的工业机器人解决方案，除了号称「变频器的小巨人」能源管理变频器及智能制造的「控制大脑」外，监控与识别功能更是创新研发的亮点，如高端泛用型传感控制器、以及具高速演算法支持彩色检测，堪称是智能制造「眼睛」的视觉监控系统。

事实上，随着智能制造的市场需求持续增加，相关产业产值仍持续上扬，工研院智能微系统科技中心主任朱俊勳表示，2015年台湾智能自动化整体产值持续成长至新台币1.2万亿元；机器人产值也从2014年新台币554亿元，增加至2015年的新台币584亿元，其中又以产业机器人为主力。

随着产品制造技术愈来愈精密，用于工业机器人的智能视觉技术及相关应用也因此快速升温。Markets and Markets及Reportlinker市调机构就指出，机器视觉系统与元件市场，从2013年便以8.2%的年复合成长率(CAGR)成长，到2018年市场规模可望达到50亿美元；而整体智能影像分析市场产值，至2020年也将攀升至390亿美元。

机器智能视觉技术引入产线后，不仅可以提升机器人的工作量率，更能代替过去以人力作业为主的品管作业。由于产品检测过程单调，且冗长的作业模式容易使操作者出现疲劳、注意力分散等问题，当机器智能视觉技术已臻成熟之际，不但可以降低人为疏失的可能，更能提升检测速度而加快产品制造流程。

机器智能视觉技术若再搭配运动控制、中控设备与通讯系同，就可构成完整的智能机器人解决方案。以机械手臂结合智能视觉为例，机械手臂可透过智能视觉所分析的重要信息，判断各种不同形状的物件姿态，并自动以正确的角度，抓取正在输送带上移动的料件，进而完成自动化入料加工动作，不但能配合自动化机械高速生产作业，降低生产成本，同时，利用电脑统计分析还能提供测试信息及管理记录，提高校正、诊断的功能。

但想要达到智能制造的目标，工厂管理需要更复杂的监控能力。如制程设备是否故障时，已经不再只是由维修工程师根据设备运转监控系统传来的异常警报，利用自己的知识和诊断经验，进行分辨判断故障发生的原因，提出排除故障的方法与策略，而是透过各类监控技术的快速精进，让机器扮演更多自动监控的角色。

此外，高科技制程会产生酸硷废气、有机溶剂废气及毒性？燃烧性气体，需要加以处理，对微尘物(Particle)的侦测也变得更加重视，对于环境监测的需求可说是有增无减。

为了避免营运中断，真正的智能工厂必须具备全盘监控的能力，让可针对各种工业设施的运行状态，进行集中监视及线上控制的自动化管理的厂务监控系统(Facility Monitoring Control System；FMCS)，成为实现智能制造的重要解决方案。

相较于传统的厂务监控系统，更加智能化及自动化的厂务监控系统，应该是采用可编程自动化控制器、数据获取模块和通讯管理电脑，将各个工业设施的子系统的运行数据，连接至中央监控室或者管理人员的电脑，形成一个网络化监控系统，管理中心再通过对各个子系统的独立维护，全面管理，综合分析实现对工厂设施的全面体检。

随着厂房自动化的演进，厂务系统所提供的各项信息，如无尘室温湿度、废气排放等稳定度及精确度，皆须准确的管控，透过厂务监控系统，将系统运行状况进行集中监视，一旦有异常状况发生时，厂务监控系统才能适时的发出警报。

而在所有的监控子系统中，视讯监控系统堪称是最早部署也是最为普及的监控系统，尤其在智能影像分析技术不断精进下，影像储存空间的需求不但大幅改善，也让影像查找变得更加方便，而网络功能加上数码影像串流技术，更能捕捉到画质高、更实时的重要影像。

如视讯监控系统通常都已有夜视技术，也有可以可以在逆光或强光源的环境下，拍摄出清晰影像的强光抑制影响技术。而为了避免在视讯品质提升的同时，造成视讯档案在传输、储存及处理的困难，采用H.265视讯压缩技术，省下更多的带宽和数据存储需求，更已是许多视讯监控解决方案的必备功能。

视讯监控搭配物联网传感技术，如透过电子围篱加上自动追踪的界围管理功能，还可以用来侦测入侵，同时也可以定义单一或多重警报的发报成立条件以及后续连动，还可以透过Mail、简讯、手机APP通知，依据不同的警报内容，定义不同的接收对象。

搭配大数据分析，视讯监控就可具备各种识别及行为分析技术。以物件行为分析为例，目前已可做到分析物件行进与停留移动行为的轨迹侦测，分析哪个区域的物件密集度高低的密度侦测，定义并通报物件遗失或遗留，以及侦测分析物件进出双向数据，有些系统甚至具有自动学习日夜变化、自动校正、快速建立环境地图等重要功能。

人脸识别则是可以针对已经建立的数据库，进行脸部侦测，可应用于门禁或安防领域，或是设定虚拟警戒，可以在影像上用电子方式画出一条虚拟警戒线或是警戒区块，什麽区域不该进去人，或是不该有人停留或穿越，都可以透过虚拟警戒加以管理。

结合大数据分析、物联网传感技术、云端平台，已成为监控系统最重要的发展方向，从安防监控、家庭安防预警、场域监控、智能制造，甚至零售代理的智能行销，更已发展出多元的应用市场，许多管理工作变得更加轻松，实时掌握各种突发状况，建立更安全、更便捷的生活环境，也让智能监控与识别应用的需求在未来有增无减。