IPC扮机器视觉大脑 穿针引线串联自动化

‍‍在工业自动化流程中，机器视觉(Machine Vision)应用能见度越来越高，主要生产线上常需要以人工检测品质，但单调无聊的作业流程，常会使操作者有疲劳、注意力分散等问题，因此制造业者透过机器视觉系统广泛取代人眼的质量检测，并提升检测速度与精确度。‍‍

‍‍在机械手臂机器视觉的系统架构上，主要包含感测、运算、决策操作流程，在生产线上由启动感测器(Trigger Sensor)掌握感测对象即将接近，并启动外部LED灯光源，摄影机如同产线眼睛，拍摄感测对象照片，并将影像传输到工业电脑(IPC)视觉平台进行运算，最后启动机械手臂进行适切的自动化决策。

‍‍‍‍专长于机器视觉的工业电脑制造商磐仪科技技术长陈荣昌指出，机器视觉伴随大量影像高速、高质量传输需求，目前多透过USB3.0、GigE Vision等传输接口，摄影机厂商随着机器视觉复杂化，朝向智能型摄影机(Smart Camera)演进，影像分析运算都透过摄影机内独立演算系统完成，再将关键萃取数据传输到工业电脑。

‍‍‍‍陈荣昌表示，当摄影机越来越聪明，意味着控制器将朝向小型化、功能精致化发展，例如传统视觉分析需要在工业内电脑嵌入影像撷取卡(Frame Grabber)，当影像分析撷取由摄影机完成，控制器或工业电脑走向精简、精致化。

‍‍不过工业电脑在机器视觉流程仍扮演举足轻重角色，摄影机萃取后的信息仍要透过工业电脑进行演算分析，并依照系统设定需求，进行各种致动器(Actuators)操作，例如智慧摄影机检测到瑕疵品，可透过工业电脑驱动机械手臂等设备，将其挑选移除。陈荣昌强调，影像传输消耗带宽极大，如果所有讯号都传递到云端运算决策，势必会缓不济急，因此在机器视觉势必实行边缘运算(edge computing)架构，在边缘端就完成图像处理、运算与决策，关键结果讯息再回传云端储存管理。

‍‍因此，未来工业电脑在机器视觉流程扮演更多穿针引线地位，为了要整合多元影像信息，并控制各类装置，其输入输出(Input/Output)接口将更丰富，且可扩充的的模块化设计。在机器视觉具体应用案例，磐仪自动化事业处资深经理林扬城指出，机器视觉可用于饮料瓶装生产线，检测玻璃瓶盖封盖完整度，或者瓶身标签张贴瑕疵，生产线可透过机器视觉，快速挑选出瑕疵对象。

‍‍此外，机器视觉在交通监视和控制中占有很重要的地位，磐仪解决方案被导入英法海底隧道，应用于电子收费站、出入控制、公路流量监控等重要场合，尤其是基于车牌识别技术的高速公路收费系统中，免除人工检票流程，提高了公路系统的运行效率。对于应用于机器视觉的工业电脑接续发展方向，林扬城表示，人工智能时代来临，不少客户希望透过人工智能深度学习，让机器能模拟人类判断能力，目前磐仪已提供运算单元扩充空间，并为了因大量运算散热问题，强化相关散热构造设计。