近期智慧制造概念兴起,「整合」成为新世代生产设备的重要设计,机器视觉在这一波整合浪潮中,最常见就是与机器手臂的结合,基於工业生产模式逐渐朝向智慧制造生?型态发展,全球许多生?型态逐渐导入整合视觉系统之智慧机器人应用於生?线做智慧制造,根据AMC Hofmann之Robot Vision市场调查报告指出,以视觉导引机器人进行取放(Pick & Place)之应用最广,其次是机器人整合视觉於检测之应用,机器视觉技术则包含2D与3D,其中尤以2D机器视觉技术居多,市场上的应用最为普遍。
|
/news/2017/11/22/1532277440S.jpg |
不管是否为智慧制造体系,减少生产时间、提高生产效率向来都是生产系统的建置宗旨,在此设计核心下,系统中各环节设备的功能都必须不断进化,机器视觉也是如此,目前2D机器视觉虽为产品检测的技术,不过为解决其局限性,业界厂商都已积极开发3D检测技术,目前看来也已有所成,3D检测将广泛被运用於各种产业中,例如汽车、半导体 消费性电子零件、金属、玻璃等,其中亚太地区将是主要应用市场,其应用包含品质检测定位导引,量测及识别等,应用於品质检测及定位导引需求量将为最大。
无论是机器手臂或3D检测,选择适用元件都是使用者建置机器视觉系统的第一要务,至於选择重点,业者建议要从硬体与软体两方面分析,在软体方面,不论是PC-Based或单机版本,软体的灵活控制为最优先项目,因应不同需求,机器视觉必须有不同的作法以及客户群,各有其优势与特点,来满足多元的应用,而在硬体方面,则必须取决於技术整合,如何配合机构限制及功能需求,选择最适宜的产品,是从经验学习而来,就此来看,经验将是自动化系统整合时最关键的一环,由於现在资讯发达,各厂商之间的技术差距并不大,技术已成为市场竞争的必要条件,经验才是决胜条件,丰富的经验将可再有限的成本中,组装出最适化、性价比最高的系统,因此制造业者在面对市场众多选择时,可以从经验多寡的面向来挑选厂商,而非一味只从价格考量,否则其结果将会得不偿失。