机器视觉与智能技术整合，加速生产线效益演化

       随着目前的生产技术发展，要求自动化、精准化以及高速化的前提之下，在机器视觉技术的影像撷取，例如解析度、像素大小，已经不是技术发展的主流，最主要的趋势是影像分析以及系统整合，也就是资料管理软体与仪器设备之间的整合应用。

        在所有科技自动化的发展趋势中，机器视觉技术发展的时间不算长，却已经在许多工厂自动化量测方面扮演着重要的角色，近年来也以稳定的速度成长。机器视觉技术顾名思义，是指用配备有感测视觉的检测机器，来实现人眼的视觉辨识功能，也可说是自动化技术的眼睛。

        从机器视觉的主要架构来看，可分为影像的撷取、影像的处理和分析、输出或显示三大步骤，应用在自动化生产线上对物料进行校准与定位。在产业传统的生产系统中，产品之检测耗费人力资源且淘汰劣质品而降低生产量，机器视觉技术乃自动化检测最经济且有效的方式，可用于检测出各种产品的缺陷，以及用于判断并辨识出指定物体，或者用来测量尺寸。

        机器视觉技术的应用领域来说，主要应用于工业生产、航太国防、生技医疗以及传统制造业，其中在生技医疗产业，机器视觉技术正以稳定速率成长，包括X射线成像、同位素成像、超音波成像等等。此外，在工业界的生产制造上，机器视觉技术已广泛应用，透过工业视觉影像数位化的处理程序，达到有效的品质控管，进一步改善制程、降低成本。

        机器视觉技术取代人工检测，被广泛应用的好处在于，可以达到非接触性的自动化检测工作，因此对于检测与被检测者都不会产生任何损伤，十分安全可靠，可用于长时间恶劣的工作环境。

        除此之外，机器视觉可快速获取大量讯息，而且易于自动处理，尤其是在大批量工业生产过程中，用人工检测产品效率低且精准度不易掌控，用机器视觉检测则大大提升生产效率和生产的自动化程度，以及高度讯息整合。

        随着目前的生产技术发展，要求自动化、精准化以及高速化的前提之下，在机器视觉技术的影像撷取，例如解析度、像素大小，已经不是技术发展的主流，最主要的趋势是影像分析以及系统整合，也就是资料管理软体与仪器设备之间的整合应用。

        例如在影像分析部分，可用来测量分析各种零组件的尺寸以及间距，产品是否有碎裂、髒污及杂质，物料外观形状的细微差异、光学字元辨识、二维条码判读等等，同时将结果传输存取，利用电脑统计分析以及管理资讯，亦可提高诊断、修正的功能。

        然而，要将这些影像分析统计的资料加以整合运用，则需倚赖导入各种物联网的自动化技术支援，像是运动控制系统、RFID系统以及MES系统等等，使自动化的生产线更具效益。

        机器视觉导入运动控制系统，可透过影像分析进行品质控管以及量测，资料传输到电脑，进行分析判断产品是否符合品质要求后，让运动控制设备执行将不良品排除的动作。将RFID系统与机器视觉技术整合，主要是透过影像辨识设备读取一维或二维条码，将产品的生产履历完整载入生产线，随时追踪产品状态，在製程中达到高效率的控管。

        其中，MES系统与机器视觉整合，让管理层面易于掌握产品製程中，完整的现场资讯与控制状况，并进行资料整理与分析，同时连结乙太网路，让管理者进行远端即时监控，有效提升生产线的自动化与智能化，协助管理者进行正确的管理决策。

        为因应现今客户需求的多元性、产品生命週期缩短、无法预期的供货缺口以及日趋複杂的产业链，使得各领域的製造生产线面对高速演化竞争，机器视觉技术的发展在工业自动化的推进上，扮演着加速提升生产效益的角色。

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