工業(yè)機器人因具有耐久、一再重復(fù)、穩(wěn)定、快速等優(yōu)點，早已是制造業(yè)引頸期盼的得力助手。但隨著產(chǎn)品制造技術(shù)愈來愈精密，對工業(yè)機器人的自動化組裝能力，也構(gòu)成相當(dāng)程度的挑戰(zhàn)，用于工業(yè)機器人的智能視覺技術(shù)及相關(guān)應(yīng)用也因此快速升溫。

       Markets and Markets及Reportlinker市調(diào)機構(gòu)均指出，機器視覺系統(tǒng)與元件市場，從2013年便以8.2%的年復(fù)合成長率(CAGR)成長，到2018年市場規(guī)?？赏_(dá)到50億美元;而整體智能影像分析市場產(chǎn)值，至2020年也將攀升至390億美元。

       所謂的機器智能視覺，簡言之，便是透過機器來取代人眼，進而大幅縮短測量時間與減少人為判斷誤差。機器智能視覺技術(shù)會將過去人眼所看到的影響畫面，完整不漏地傳送到控制芯片，最后再透過控制程序進行實時分析處理，不僅能在短時間內(nèi)獲得大量信息，亦能達(dá)到自動處理之需求。

       機器智能視覺技術(shù)引入產(chǎn)線后，不僅可以提升機器人的工作量率，更能代替過去以人力作業(yè)為主的品管作業(yè)。由于產(chǎn)品檢測過程單調(diào)，且冗長的作業(yè)模式容易使操作者出現(xiàn)疲勞、注意力分散等問題，死機器智能視覺技術(shù)已臻成熟之際，不但可以降低人為疏失的可能，更能提升檢測速度而加快產(chǎn)品制造流程。

       機器智能視覺技術(shù)若再搭配運動控制、中控設(shè)備與通訊系同，就可構(gòu)成完整的智能機器人解決方案。以機械手臂結(jié)合智能視覺為例，機械手臂可透過智能視覺所分析的重要信息，判斷各種不同形狀的物件姿態(tài)，并自動以正確的角度，抓取正在輸送帶上移動的料件，進而完成自動化入料加工動作，不但能配合自動化機械高速生產(chǎn)作業(yè)，降低生產(chǎn)成本，同時，利用計算機統(tǒng)計分析還能提供測試信息及管理記錄，提高校正、診斷的功能。

       如達(dá)明機器人公司開發(fā)的TM5機器人為例，透過智能視覺技術(shù)，可以直接用手拉導(dǎo)引機器手臂的位置，從A點到B點僅需3分鐘就可以設(shè)定完成，就算操作人員沒有經(jīng)驗，也只需要半天就可熟練操作，而且透過手機或平板計算機就可以編寫程序操控，不需要再找系統(tǒng)集成商設(shè)定，不僅可以降低在產(chǎn)在線設(shè)定的成本，即使產(chǎn)在線的進料位置有所改變，也不用另外訂做制具確定進料的位置，搭配產(chǎn)品的條形碼(barcode)，還可讀取與搜集各種信息，再連結(jié)至云端，作為產(chǎn)品生命管控(PLM)的一環(huán)。

       工研院日前也發(fā)表“3D智能視覺感測技術(shù)”，此項技術(shù)在任意空間環(huán)境下，可快速辨識場域內(nèi)各項3D的復(fù)雜樣貌，包括物件的顏色、形狀、質(zhì)地和空間深度位置，并可做到實時掃描立體場景以及辨識物件姿態(tài)，其“自動化3D空間校正”功能可快速計算出深度攝影機與手臂的距離落差，進而調(diào)校距離落差，讓機械手臂 “手、眼”更協(xié)調(diào)，也可快速辨識工作場域各項座標(biāo)，讓機械手臂在短短幾分鐘內(nèi)“熟悉環(huán)境”完成產(chǎn)在線的定位架設(shè)，不必像傳統(tǒng)機械手臂裝設(shè)動輒需要調(diào)校數(shù)小時。

       工研院指出，“3D智能視覺感測技術(shù)”用于嚴(yán)苛的工廠環(huán)境，如金屬加工、工具機、3C檢測，可解決傳統(tǒng)機械手臂無法靈活判斷深度距離及取放不規(guī)則物件的問題。舉例來說，過去的機械手臂只能夾取“排排站好的零件”，如果是一大堆不規(guī)則形狀的東西放在盒子里時就無法使用機械手臂夾取，而必須改由人工輔助的方式進行。不過現(xiàn)在透過“3D視覺智能辨識自動取放整列系統(tǒng)”，機械手臂就能自動針對零件區(qū)做立體掃描，并判斷該使用何種角度才能正確夾起零件，大幅降低傳統(tǒng)機械手臂所需要的輔助人力。

       工研院的“3D智能視覺感測技術(shù)”也可應(yīng)用于“精微鎖附技術(shù)平臺”上。這是針對需要大量鎖附工序的機車組裝廠，用來解決人工鎖附常見的扭力不均所造成的機件質(zhì)量不良問題。在產(chǎn)在線，以六軸機器人利用3D視覺智能辨識技術(shù)強化辨識產(chǎn)在線金屬螺牙的影像邊緣特征，以大幅提升辨識螺帽與螺絲各角度的準(zhǔn)確性，讓組裝手臂將螺帽與螺絲作精準(zhǔn)的正交嵌合，并以相同的鎖附姿態(tài)，確保鎖附扭力正確且平均地施加于螺帽，讓螺帽鎖緊。

       包括半導(dǎo)體、液晶面板或光通訊產(chǎn)業(yè)，以及食品加工/包裝業(yè)、紡織皮革工業(yè)、金屬鋼鐵業(yè)、汽車工業(yè)、建筑材料等，都是機器智能視覺機器人未來的主力市場。

       特別是Wafer矽晶圓、IC與被動元件、PCB電路板、LCD液晶面板、BGA錫球陣列、太陽能光電轉(zhuǎn)換元件，因為已經(jīng)被要求做到百分之百的全檢，若能將機器智能視覺機器人部署于生產(chǎn)線的節(jié)點中間，以非接觸式方式檢查半成品與成品，并藉由影像處理技術(shù)來檢出異物或圖案異常等瑕疵，進行必要的篩選，不僅不影響產(chǎn)能，還能提高整體生產(chǎn)效率，成為制造業(yè)邁向智能制造不可或缺的投資。