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手足一體精益求精 機器視覺跟隨產業轉型

圖1 : 傳統AOI係指透過非接觸光學系統來取得成品的表面狀態,再藉電腦影像處理技術來檢出異物或圖案異常等瑕疵,在製程中就檢查半成品的尺寸、瑕疵。(source:advcloudfiles.advantech.com)
圖1 : 傳統AOI係指透過非接觸光學系統來取得成品的表面狀態,再藉電腦影像處理技術來檢出異物或圖案異常等瑕疵,在製程中就檢查半成品的尺寸、瑕疵。(source:advcloudfiles.advantech.com)

[作者 陳念舜]

延續自21世紀初台灣推動兩兆雙星產業以來,不僅成功導入2D/3D自動光學檢測設備,提高產品良率。到了邁向工業4.0時代,機器視覺更扮演了傳感器角色,在製程中蒐集資訊,並結合協作機器人、自動導引車自主移動;如今還可望結合人工智慧,擴大於投入PCB、Mini LED等次世代產業應用來提升價值。

除了過去傳統「自動光學檢測(Automated Optical Inspection;AOI)」,係指透過光學系統來取得成品的表面狀態,再藉電腦影像處理技術來檢出異物或圖案異常等瑕疵,得以在現今越來越精密,又不容許接觸檢測的製程中取代人工目測,透過非接觸方式在製程中就檢查半成品的尺寸、瑕疵。

因此,對於2D/3D自動光學檢測設備需求大增,在高精度光學影像檢測系統架構,包含光源、光學鏡頭,以及定位量測、光源照明補償、影像處理識別等技術,以避免如晶圓、LCD面板、LED光電等高價值產品一旦出現瑕疵,損失將難以估計。

直到邁向工業4.0時代,各國智慧製造趨勢崛起,對於產品的品質全檢要求越來越高,機器視覺更扮演了視覺傳感器的角色,要求可安裝於各工作站檢測及蒐集所有生產步驟資訊來管控品質,甚至搭配工業機器人執行高速全檢作業。

如今還結合了協作機器人的手、足部的自動導引車(AGV),組成自主移動機器人(AMR-Autonomous Mobile Robot;AMR),透過視覺導引來彌補其精度不足,並符合ISO安全規範。進而上傳雲端,待蒐集足夠大數據供軟體模擬、分析、演算,建立人工智慧(AI)加值應用所需資料庫。

整合AOI智慧化元素 為自主機器人點睛開光

如依精密機械研發中心(PMC)技術總監蕭仁忠分析現今製造業演進趨勢,依序為:大量生產、大量客製化到「彈性客製化」,除了因此要求機械設備須能自主移動、產線重組來調整產能,以因應不可預測的頻繁生產變動需求,也考驗著工業機器人適應彈性生產的能力,以壓低耗費時間及成本的門檻,使之正式成為生產線的核心要角。

其次是「智慧化」,不僅可利用擬人的感官(感測器)蒐集外部資訊,與思維(AI)技術進步來強化自我認知及學習能力,加速製程設備AI化,還要能協助業者設備及產線升級轉型,以判斷並及早因應周遭環境和生產情境之外;並應用AI供應鏈串流數位技術,帶動相關上下游產業成長,達到AI應用複製擴散的效果,以實現生產目標,提高競爭力及效率。

「虛實一體化架構」,係將AR/VR、雲端服務等數位科技結合實體各式各樣設備,再透過IoT聯網串連虛擬端,整合不同專業領域(Domain knowledge)技術,都能在虛擬端完整重現實體端的行為,進而開發智能加值模組來監控整線,提高生產效率。

這也迎合未來智慧機器人發展的5大趨勢之一,即除了傳統搬運取放之外,機器人還要融入AI及視/觸覺感測系統等智慧元素,以學會更多新技巧來克服越來越多艱鉅任務;在智能工廠裡也會有越多工作型態,如納入安全協作型機種(co-robot),以大幅減省占用空間、操作複雜度,能重新自行規劃夾治具配置,以最短cycle time導入生產線,或者經過IoT與AGV結合為一體的自主移動機器人(AMR);進而持續跨足新興自動化市場應用,例如食品、紡織、塑橡膠產業等。

加上因機器人具備可節能特性,更有助於減少碳足跡,得以直接降低生產能耗,或透過更高精度、穩定性來減少廢品和不合格品,對於投入與產出資源的比率造成積極影響。如受到這波疫情衝擊,凸顯全球化供應(長)鏈的弱點而易見,機器人也有助於強化生產力、靈活性和安全性,打造更安全供應(短)鏈,從而解決旅行限制、供應鏈中斷和其他供應方問題,同時滿足資通訊、醫療產業的旺盛需求。

圖2 : 除了傳統搬運取放之外,機器人還要融入AI及視/觸覺感測系統等智慧元素;與AGV結合為一體的自主移動機器人(AMR),以學會更多新技巧來克服越來越多艱鉅任務。(source:i.ytimg.com)
圖2 : 除了傳統搬運取放之外,機器人還要融入AI及視/觸覺感測系統等智慧元素;與AGV結合為一體的自主移動機器人(AMR),以學會更多新技巧來克服越來越多艱鉅任務。(source:i.ytimg.com)

如依精密機械研發中心(PMC)技術總監蕭仁忠分析現今製造業演進趨勢,依序為:大量生產、大量客製化到「彈性客製化」,除了因此要求機械設備須能自主移動、產線重組來調整產能,以因應不可預測的頻繁生產變動需求,也考驗著工業機器人適應彈性生產的能力,以壓低耗費時間及成本的門檻,使之正式成為生產線的核心要角。

其次是「智慧化」,不僅可利用擬人的感官(感測器)蒐集外部資訊,與思維(AI)技術進步來強化自我認知及學習能力,加速製程設備AI化,還要能協助業者設備及產線升級轉型,以判斷並及早因應周遭環境和生產情境之外;並應用AI供應鏈串流數位技術,帶動相關上下游產業成長,達到AI應用複製擴散的效果,以實現生產目標,提高競爭力及效率。

「虛實一體化架構」,係將AR/VR、雲端服務等數位科技結合實體各式各樣設備,再透過IoT聯網串連虛擬端,整合不同專業領域(Domain knowledge)技術,都能在虛擬端完整重現實體端的行為,進而開發智能加值模組來監控整線,提高生產效率。

這也迎合未來智慧機器人發展的5大趨勢之一,即除了傳統搬運取放之外,機器人還要融入AI及視/觸覺感測系統等智慧元素,以學會更多新技巧來克服越來越多艱鉅任務;在智能工廠裡也會有越多工作型態,如納入安全協作型機種(co-robot),以大幅減省占用空間、操作複雜度,能重新自行規劃夾治具配置,以最短cycle time導入生產線,或者經過IoT與AGV結合為一體的自主移動機器人(AMR);進而持續跨足新興自動化市場應用,例如食品、紡織、塑橡膠產業等。

加上因機器人具備可節能特性,更有助於減少碳足跡,得以直接降低生產能耗,或透過更高精度、穩定性來減少廢品和不合格品,對於投入與產出資源的比率造成積極影響。如受到這波疫情衝擊,凸顯全球化供應(長)鏈的弱點而易見,機器人也有助於強化生產力、靈活性和安全性,打造更安全供應(短)鏈,從而解決旅行限制、供應鏈中斷和其他供應方問題,同時滿足資通訊、醫療產業的旺盛需求。

圖3 : 為了提升對環境的適應力,而導入影像視覺感測器並改裝為eye in hand型式,將鏡頭安裝於機器人手臂末端,得以補償絕對精度,避免遮蔽機械視覺的視野(source:invision-news.com)
圖3 : 為了提升對環境的適應力,而導入影像視覺感測器並改裝為eye in hand型式,將鏡頭安裝於機器人手臂末端,得以補償絕對精度,避免遮蔽機械視覺的視野(source:invision-news.com)

另外,為了彌補協作型機器人在速度、精度先天不足,搭配AI、AOI功能變得更為重要,才能被真正導入組裝、檢測應用。日系機器人大廠FANUC不僅早在該公司SCARA機器人搭配自主開發的視覺感測器,或是其他AOI大廠的硬、軟體產品,毋須外接運算伺服器或PC,即可進行2D補償位置/3D追蹤辨識等作業。

經常用於高階3D AOI系統的散亂堆放及隨機取放應用的3D Bin-picking功能,只要簡單設定,劃設活動範圍,就能自行判斷、檢測、辨識物件,而不必在新增種類時追加教導設定,提高效率、縮短時間,適用於多樣少量生產。

打造人性化智慧工廠 經AOI協助設備及品質診斷

此外,隨著國際上跨區分工生產、組裝供應鏈破碎的風氣愈盛,未來企業對於產品製程的監控必定是逐步朝向數位轉型、跨國監控等模式。即使是在美中貿易戰、疫情連續衝擊下,諸多企業的業績難都受到影響,但在最近取代快時尚品牌優尼庫(Uniqlo)創辦人柳井正,成為日本首富的自動化設備大廠基恩斯公司(Keyence)創辦人瀧崎武光,仍在最新發布的2018年度財報依舊傲視群雄,與美國康耐視公司(COGNEX)壟斷全球一半以上的機器視覺市場。

除了歸功於前者採用無工廠、直銷模式,創造高達54%營利率,已超越工具機大廠FANUC的26%營利率,可見利潤豐厚;又以8.1兆日圓(約1,670億美元)市值排名日本第4,僅次於豐田汽車、軟銀控股和日本電信電話(NTT),都代表著疫情引發財富重分配的範例。

回顧台灣傳統AOI檢測廠商重要的分水嶺之一,也因應2006年iPhone問世以來,蘋果公司(Apple)為了管理旗下龐大供應鏈體系,要求組裝代工廠的來料皆須經過全檢,以確保品質一致,也促成AOI業者為此開發專屬快速全檢設備。

**刊頭圖(source:cdn.shopify.com)

【欲閱讀此篇更豐富的內容及更多精彩報導,詳見《智動化SmartAuto》網站】

2021.10月(第74期)機器視覺手足一體放眼人工智慧願景
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