Page 64 - 2018自動化工業總覽

機器視覺在機械加工產線之應用展望

金屬中心產業分析師 陳仲宜

一、自動化產線擴張推升機器視覺技術需求走高
表 1 人類視覺與機器視覺之性能比較
台灣從早期的勞力密集輕工業時期到策略性工
業期，金屬製品工業可說都扮演關鍵的角色，使得 人類視覺 機器視覺
我們有「手工具王國」、「水五金製品王國」、「自 差．64 灰廣級． 強．256 灰度級．可
精確性
行車王國」等響亮稱號。強化國際競爭力與展開全 無法分辦微小目標 觀測微米級目標
球化佈局已是機械金屬加工業的趨勢，因此提升技 慢．無法看清運動 快．快門時間可達
速度
術層次與自動化程度，是保有龍頭地位的主要策 較快的目標 10 微秒
略。 弱．很多作業環境
適應性 強．對環境適應性強
在新興工業自動化生產中，涉及到各式各樣的檢 對人體有害
查、測量及零件識別應用，如汽車零配件尺寸檢查
客觀性 低．數據無法量化 高．數據可量化
與自動裝配的完整性檢查；電子裝配線的元件自動
定位；飲料瓶蓋的印刷品質檢查；產品包裝上的條 重覆性 弱．易疲勞 強．可持續長時間
碼與字元識別等。前述應用的共同特點是連續大 工作
批量生產、對外觀品質的要求相當高。 可靠性 易疲勞．受情緒波動 檢測效果穩定可靠
傳統上此類帶有高度重複性及智慧性的工作只
能倚靠人工檢測來完成，經常在一些工廠的現代 效率 效率低 效率高
化流水線後面，即可看到數以百計甚至逾千的檢
訊息整合 不易訊息整合 便於訊息整合
測人員來執行這道工序，除帶給工廠沉重的人工
資料來源：Machine vision technology / 金屬中心 MII-ITIS 整理
成本及管理成本，亦不能保證 100% 的檢驗合格
率 ( 即零缺陷 )。 機器視覺的特點是自動化、客觀、非接觸及高精
另一方面，人工作業效率往往受到作業人員身體 度，與一般意義上的影像處理系統相比，機器視覺
及精神狀況影響，而有相當程度的起伏變動，如微 強調的是精度及速度，以及工業現場環境下的可
小尺寸的精確快速測量，形狀匹配，顏色辨識等工 靠性。因此，機器視覺極適用於大批量生產過程中
作，長期仰賴人力根本無法連續穩定地進行。隨著 的測量、檢查與辨識，如：零件裝配完整性，裝配
機器人與工業自動化的快速發展，以光學影像為基 尺寸精度，零件加工精度，位置 / 角度測量，零件
礎的機器視覺 (Machine vision) 技術日益受到重 識別，特性 / 字元識別等。
視。
機器視覺是利用機器代替人眼來執行測量與判 二、機器視覺等同於人類視覺在機器的延伸
斷，【表 1】所示即為人類視覺與機器視覺兩者性 機器視覺的概念誕生於 1970 年代，機器視覺
能之比較。於自動化產線中導入機器視覺後，可透 系統 (Machine Vision) 是基於人眼的成像原理，
過視覺分析進行品質管控檢測，及定位量測等工 能自動輸出控制訊號的影像識別分析裝置。根據
作，同時配合運動控制系統。在檢測過程中，機器 美國機械工程師協會 (The American Society of
視覺負責影像檢測，發現品質不符之產品，立即做 Mechanical Engineers，ASME) 機器 視 覺 分 會
出判斷，藉由運動控制裝置執行剔除動作，將人力 所下的定義，所謂機器視覺，係指透過光學的裝置
成本降到最低，提昇自動化程度。既然存在相當的 及非接觸的感測器自動地接收與處理真實物體的
優勢，此類型的新興技術即成為自動化技術發展的 圖像，以獲得所需資訊或用於控制機器人運動的
一項重點。 裝置。此一能力將不僅使機器能感知三維環境中
物體的幾何資訊，包括形狀、位置、姿態、運動等，

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