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機器視覺與RFID讓工廠更聰明

機器視覺與RFID讓工廠更聰明
機器視覺可視為生產製作的「眼睛」,能應用於各種場合,例如產品檢驗或無人搬運車(AGV)引導等。

採用機器視覺的關鍵重點,是來自於人眼有其盲點。所羅門視覺事業處資深經理王健宇表示,產線上每個人看到的部分可能不盡相同,且會因為眼睛疲勞而產生錯誤,就需要機器視覺加以協助。所羅門將演算法放入系統搭配機器視覺功能,便能產出一套制式化的檢驗標準,既可減少錯誤產生,也永遠不會感到疲累。

泰洛科技嵌入式視覺程式經理Bruno Menard亦指出,機器視覺系統將會逐漸成為品質改善或是發展自動化工廠企業的優先考量點,這些工廠多半需要在高速、高倍率、24小時運作或可重複測量的嚴苛工業應用下進行目視檢驗及控制,而機器視覺具有更快速、準確、進行重複作業的優點,其動作的一致性在假以時日甚至可以超過人類;此外,機器視覺可以降低勞工成本、提高產量以及降低不完整或不正確組裝所造成的損失。

基本組成項目

機器視覺系統的組成項目包含攝影機(含鏡頭與影像感測器)、光源、圖像擷取以及軟體等。SuaLab業務開發經理Hongsuk Lee表示,工業攝影機分為產線攝影機和區域攝影機,大部分的產線攝影機會搭配機器視覺系統,與區域攝影機相比較,所產生的影像解析度較高。而圖像擷取則是能從類比或數位影像串流抓取單一的數位靜止圖檔。為了方便傳送,影像圖幀多半以數位格式儲存。

同時,3D或是深度攝影機也逐漸應用到工業環境。立普思(LIPS)營運長李德和舉例,與採用2D圖像的傳統RGB攝影機相反,深度攝影機將深度資訊加入RGB圖像中,從而提供更為清晰且準確的畫面。

除了硬體之外,軟體在系統中也扮演相當重要的角色。Hongsuk Lee認為,一套優良的機器視覺系統必須具備高偵錯率,為了達到這個條件,必須裝設能提供最佳畫質的最佳硬體,而影像也必須透過高效能的機器視覺軟體進行分析。不論硬體設計的多好,倘若影像分析能力不足,便不能算是良好的機器視覺系統。

應用方式

機器視覺能應用於不同的生產作業需求,包括檢驗、定位、機器人或AVG導引等。

檢驗仍是目前工廠作業中最主要運用機器視覺系統的部分,可以檢查是否有漏針、汙損,或其他人眼無法辨識的細微缺損等。Hongsuk Lee補充,機器視覺技術應用在智慧工廠的最大影響性就是檢驗部分,藉由機器視覺分析生產流程中的產品影像,能使得檢驗更有效率。而依據產業以及產品的差異性,有些工廠會建置完全自動化的機器視覺檢驗系統,而使用非自動化檢驗系統的工廠,則可以在部分檢驗流程中運用機器視覺技術,以降低人力成本。

另一種能從機器視覺技術獲益的應用則是定位。Menard表示,藉由模式配對,可以確定零件或物件位置、方向及尺寸。經過「黃金模式」訓練後,演算法能夠在移動、旋轉或縮放(上或下)後,在同一個地點繼續進行測量。在設定容錯範圍值後,應用程序可以正確找到物件,再將其轉到原始位置進行比較,最後判定是良品或瑕疵品。

當工廠中安裝越來越多的機器手臂和AGV時,機器視覺可以提供必要的視覺指導。李德和解釋,當機器手臂從A點到B點拾起東西時,深度相機可以提供必要的「視覺」,告訴機器人系統在哪裡拾取特定物體以及放置在哪裡。對於AGV,操作員不需為車輛設置軌道;而設置深度攝影機的AGV,能確定到達目的地的最佳路線並遠離障礙物。

對企業的優點

製造商不單受益於片面性的機器視覺功能─機器視覺能提供從傳統產業到電子業等大多數行業都可利用的功能。Menard指出,機器視覺是任何正在提高質量或自動化生產的製造商主要考慮項目,半導體、平板顯示器、電子、汽車、食品包裝以及一般製造業等各種產業,都可藉由具備機器視覺系統的設備提高生產效率,並透過持續提供優質產品來提高客戶滿意度。

李德和說明,從完整產品到半成品組裝,每個製作流程的最終步驟都是檢驗流程,因此技術上來說,所有產業都能從機器視覺技術受益。然而,由於每個產品的圖像採集過程都很困難,因此現有的機器視覺技術多半應用於電子業(半導體和顯示器)等容易獲得圖像的特定行業。如果能透過深度學習技術來克服這些侷限性,任何製造業皆可受益於機器視覺技術。

RFID讓工廠更聰明

與作為生產製造眼睛的機器視覺相反,RFID沒有瞄準視線,允許大量的物品、零件或半成品被一次性識別,這比傳統技術例如條碼掃描更有效。

集佳資深專案經理Brian Ma說明,逐一掃描條碼的方式會有幾個問題:第一,太慢;第二,容易因為工作人員犯錯或不遵守製作流程而出錯,而RFID可以藉由物品、零件或組件被大量標記而一次性辨識,可說是更快也更有效的解決方案。該公司的新品牌Scannel以工業用RFID為主,並以「隧道」(tunnel)的形式推出了一種解決方案,當有標記的物品紙箱通過隧道時,將會自動全數掃描每個箱子內的所有物品。

INVENGO行銷公關經理Angeline Fraud也回應集佳的觀點,她指出,與項目相關的即時資訊可以在感應點(RFID站)自動讀取和修改,有助於減少人為錯誤,提高製造速度、品質管控(在半成品階段時就可發現問題並快速解決)和運輸準確性,從而提升運營效率。

RFID的種類

RFID可分為LF(低頻)、HF(高頻)和UHF(超高頻)等種類,每個種類會在不同的頻道上運作:LF在120-150KHz頻段,HF在13.56MHz頻段,而UHF則使用433MHz頻段。

雖然條碼仍是工廠進行追蹤的主要技術,但越來越多的製造商改採具備多項優點的UHF RFID。UHF RFID可以進行批量讀取,在三秒內的短時間掃描超過100個物件,也可以從更遠的距離讀取。UHF RFID技術與eTag技術相同,差異在於產品應用於紡織品中,而不是道路收費。

選擇正確的RFID頻率取決於製造性質和使用者的應用目的。根據Fraud說法,作為一個RFID系統供應商,其提供RFID產品周邊設備和現場流程評估專員,因此能夠依據不同類型工廠,建議使用者選擇何種RFID頻率和最佳安裝位置:RFID貼附產品屬性(是否含有金屬或液體?),貼附產品的環境(溼度/空氣接觸/隱藏式/金屬設備?),所需的讀取距離和批次讀取的物品數量等。

其他應被注意的部分

同時,RFID設備無論是感應器或到一定的要求。Fraud表示,RFID需堅固耐用,能夠抵抗惡劣的環境條件,如潮溼、灰塵和粗暴對待。考量到金屬工業機械和霓虹燈可能會影響RFID讀取效果,RFID設備還需要特定的調校和設置,甚至整合到亞麻製品中的RFID標籤必須可耐受於亞麻處理過程,包括洗滌、加熱乾燥和脫水/壓榨操作(高達60巴的壓力)。

雖然RFID可以應用於不同行業的製造業,但仍然存在一定的挑戰。這些障礙與限制可能會影響RFID的發展性, 其障礙包括技術問題,例如造成讀取效果欠佳的不良環境,又或者是如應用成本的財務因素等,因為條碼總是比標籤便宜;甚至隱私和安全也都是問題之一。

儘管如此,專家們仍同意RFID應用在工廠的前景依然樂觀,尤其是能夠快速追蹤資產並產生相關資料。Brian Ma即提到,倘若今天產線應該有150件紡織品進入印製程序,但是最後卻只有140件產出時,管理者就可以查看系統,找出10件遺失的紡織品最後位置,並由生產經理確認這10件究竟是被攜出或者還在製程中。而當工廠負責人需要提供更完整的報告給總部甚至客戶時,藉由RFID系統可以獲得實時(real-time)資訊,而不需等到隔天才能進行統計。

Fraud認為,RFID的安裝速度正在不斷提升,不僅僅是在工廠內部,甚至一路來到消費者手中。這代表過去幾年RFID整合式全功能(all-in-one)解決方案的成熟度和優化效果,已經在工廠的應用中經過驗證,這樣的RFID優勢不僅影響了終端使用者,還包括整個生態系統。事實上,RFID真正改變了遊戲規則,而先期採用者更為自己與其他競爭對手設下創新標竿和差異化。

廠房智慧化 有效解決製程問題

機器視覺和RFID使工廠能夠自主、智慧化,並且降低對人力的依賴性。在整個工業4.0趨勢中,這兩種技術可以預見將更加普及,在全球工廠中的運用也會更加廣泛。市場上存在許多不同的解決方案,用戶應選擇最適合其工業環境和整體業務目標的方案,才能真正享受機器視覺和RFID帶來的好處。
 
如何正確選擇機器視覺系統

為了滿足使用者在不同的行業運作,所選擇的機器視覺系統應該能夠滿足特殊規則或要求。泰洛科技嵌入式視覺程式經理Bruno Menard總結要點如下:

•確定視覺系統需要執行的工作項目,因為不同的工作項目可能需要不同的視覺屬性。為某種工作項目設計的機器視覺系統可能無法適用於其他工作。
•確定關鍵的視覺性能標準,以確保攝影機和鏡頭在正確的水平上執行,同時考慮到要檢測的最小對像或缺陷、所需的測量精度、圖像尺寸、圖像擷取和處理速度以及對顏色的需求等,都會影響攝影機和鏡頭的選擇。
•需要考慮環境因素,因為某些攝影機適合靜止視野,而其他攝影機更適合處理線性的物體移動。溫溼度和振動可能需要特定的系統製造和組裝實踐,所安裝的系統會因為實體空間而使攝影機和鏡頭的選擇受限。終端用戶自身的預算也應該是一個考慮因素,因為機器視覺是一個複雜而高度定製的解決方案,必須思考是否可以獲得投資回報。某些海外國家勞動力不是非常昂貴,所以業主必須考慮是否值得投資機器視覺系統。
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