在智能工廠發(fā)展熱潮中，從「制」造逐步升級至「智」造，其中的重要關(guān)鍵就在于機(jī)器視覺的智能應(yīng)用與集成效益，尤其在工站區(qū)段的產(chǎn)速、良率提升，應(yīng)用工業(yè)用機(jī)器視覺模塊加以改善，因?yàn)閿z影設(shè)備體積小、高度集成、便于延伸開發(fā)，更利于智能制造的彈性應(yīng)用…

機(jī)器視覺在智能工廠應(yīng)用中扮演極吃重的角色，尤其是在提升工廠的生產(chǎn)效能、因應(yīng)彈性生產(chǎn)等需求上，機(jī)器視覺可有效發(fā)揮針對不同工站需求，在智能工廠中執(zhí)行重要影像辨識、分析與判斷等關(guān)鍵功用，在過往中／小型影像系統(tǒng)中，傳統(tǒng)采行的工業(yè)用影像擷取模塊特點(diǎn)是具備高集成度、開發(fā)環(huán)境與提供完整SDK、體積小巧等，在系統(tǒng)配置上也具備極佳設(shè)置彈性優(yōu)勢，因應(yīng)產(chǎn)速越來越快，機(jī)器視覺要求的分析處理效能也越來越高，配置能滿足高產(chǎn)速、商品多元化的機(jī)器視覺平臺極具挑戰(zhàn)。

機(jī)器視覺配置類型

工業(yè)用機(jī)器視覺系統(tǒng)，一般會有幾種不同設(shè)置方案，一種是最常見、早期以工業(yè)計算機(jī)搭配機(jī)器視覺模塊集成，也有小型工廠以常規(guī)PC主機(jī)搭配的方式加以集成，但這種方案常見的問題在于PC配置的空間浪費(fèi)、設(shè)備部署會產(chǎn)生大量線材，造成工站集成的復(fù)雜度偏高，而繁復(fù)接線也容易造成設(shè)備誤動作或故障問題。

實(shí)際上工業(yè)計算機(jī)或是PC集成的機(jī)器視覺系統(tǒng)仍具后端集成的極佳優(yōu)勢，因?yàn)镻C或工業(yè)計算機(jī)本身即擁有豐沛的計算機(jī)運(yùn)算效能輔助，在實(shí)時解析擷取圖象功用上有足夠的效能優(yōu)勢，而工業(yè)計算機(jī)或是PC在橫向擴(kuò)充可提供更多彈性，對單加工站點(diǎn)的機(jī)器視覺模塊數(shù)量擴(kuò)增需求，亦具極大優(yōu)勢，甚至于基于x86的運(yùn)算系統(tǒng)架構(gòu)，不僅機(jī)器視覺模塊有更豐沛的開發(fā)資源集成，連接前／后端支持系統(tǒng)也能用更彈性、更快速的方式建立系統(tǒng)平臺。

x86嵌入式平臺機(jī)器視覺設(shè)備 兼具簡化部署、二次開發(fā)優(yōu)勢

而另一種機(jī)器視覺應(yīng)用架構(gòu)為基于DSP+ARM或是其它嵌入式系統(tǒng)平臺的機(jī)器視覺模塊，而這類機(jī)器視覺模塊為將部分算法、設(shè)置在DSP或是部分配置在ARM運(yùn)算架構(gòu)上，尤其是有些特定算法(如數(shù)碼濾波、圖象處理)可設(shè)置在DSP中，象是處理大量、密集型態(tài)的信號處理，在DSP就能有極佳的集成效益，而ARM運(yùn)算架構(gòu)可實(shí)現(xiàn)如使用者接口GUI、繁復(fù)的數(shù)學(xué)函式、邏輯判斷整體應(yīng)用處理，利用不同運(yùn)算優(yōu)勢有效在機(jī)器視覺模塊前端已處理完大量數(shù)據(jù)與分析判斷，而DSP+ARM的方案可改善早期機(jī)器視覺模塊成本偏高、設(shè)備連接輔助的額外設(shè)置問題，也能大幅節(jié)約配置機(jī)器視覺模塊的成本。

至于x86嵌入式系統(tǒng)搭配機(jī)器視覺模塊的集成方案，其實(shí)就是前兩種方案的高度結(jié)合，即機(jī)器視覺模塊原先需搭配的工業(yè)計算機(jī)或PC，透過新的集成微縮技術(shù)，已經(jīng)改采極度微縮的嵌入式系統(tǒng)載板直接把系統(tǒng)載板與機(jī)器視覺模塊高度集成，整個拍攝模塊其實(shí)就包含了x86硬件運(yùn)算系統(tǒng)與拍攝模塊，這么做最直接的好處就是原先需搭配機(jī)器視覺模塊的工業(yè)計算機(jī)、PC，因已被微縮到拍攝模塊中，自然銜接線材變成功能載板，現(xiàn)場設(shè)置時好處就是機(jī)器視覺模塊配置可與DSP+ARM形式的機(jī)器視覺系統(tǒng)配置同樣簡潔，卻能擁有開發(fā)資源豐沛的x86系統(tǒng)平臺優(yōu)勢，這也是目前較熱門的機(jī)器視覺部署方案。

提升機(jī)器視覺判讀質(zhì)量 需從多方下手

另一方面，在機(jī)器視覺模塊上，一般要提升系統(tǒng)判別質(zhì)量，多數(shù)會采取提升拍攝模塊的分辨率、畫面更新率(frame rate)等，但現(xiàn)實(shí)的問題若同時在拍攝模塊分辨率進(jìn)行提升、frame rate也拉高，這會導(dǎo)致運(yùn)算分析的處理器也必須對應(yīng)升級，用更高階的CPU來處理高分辨率與高影格導(dǎo)致的大量數(shù)據(jù)內(nèi)容分析，這會牽涉到系統(tǒng)實(shí)用性與成本問題，如何在質(zhì)量／效能與成本取得平衡，是系統(tǒng)開發(fā)人員集成初期一定得面對的課題。

從另一個角度觀察，對于處理效能有限、僅有單一功能的視覺分析系統(tǒng)固然在配置成本顯得較低，但實(shí)際上卻無法在未來有更好的機(jī)器視覺系統(tǒng)擴(kuò)展性，若要提升系統(tǒng)的未來擴(kuò)展性，肯定需要再配置更高階的CPU，透過更強(qiáng)大、多工的運(yùn)算效能，支持未來更進(jìn)階繁復(fù)的圖象分析與處理任務(wù)。

此外，機(jī)器視覺模塊另一個選用關(guān)鍵在于，當(dāng)系統(tǒng)開發(fā)者在單一工站需要擴(kuò)充多攝像頭協(xié)同分析時，應(yīng)用單一機(jī)器視覺模塊未能提供多組攝像擴(kuò)充支持，肯定無法順暢進(jìn)行橫向擴(kuò)充應(yīng)用。

生產(chǎn)環(huán)境惡劣 機(jī)器視覺設(shè)備強(qiáng)度亦需同步提升

而配置機(jī)器視覺系統(tǒng)另一個大問題是設(shè)置的工廠環(huán)境狀況并不佳，如金屬加工會有切削金屬碎屑、粉塵噴濺，飲料包裝廠會有液體噴濺，而在工具機(jī)系列加工處理環(huán)境中，則會有高震動、高粉塵問題影響，機(jī)器視覺系統(tǒng)配置在這種環(huán)境中，相關(guān)設(shè)備的環(huán)境耐受程度若沒有對應(yīng)升級，可能也會導(dǎo)致設(shè)備出現(xiàn)損傷、故障。

對機(jī)器視覺系統(tǒng)來說，影像傳感器的規(guī)格，也是直接影響系統(tǒng)的判讀效率、準(zhǔn)確度的關(guān)鍵，傳感器的尺寸大小面積即左右了機(jī)器視覺的影像質(zhì)量，影像質(zhì)量提升對檢測應(yīng)用會有最直接的效益，因?yàn)閭鞲衅鞒叽缗c影像質(zhì)量好壞，可再進(jìn)行高速、高階檢測應(yīng)用時更有效率的檢驗(yàn)出瑕疵工件。但在初級檢驗(yàn)，例如精度要求不高的螺絲分檢、料件分檢等工站，導(dǎo)入分辨率、高階傳感器的機(jī)器視覺模塊也非必要，在初階的機(jī)器視覺應(yīng)用反而用中／低階應(yīng)用模塊就可應(yīng)付所需。

搭配協(xié)同處理器優(yōu)化影響 提升判讀畫面質(zhì)量

另在拍攝畫面的曝光時間差方面，一般可從滾動快門(Rolling shutter)與全域快門(global shutter)不同畫面曝光時間差檢視，滾動式快門為利用電子信號在感光元件上進(jìn)行循序曝光、直到整個畫面曝光并記錄完成。至于全域快門則是在曝光時為以全幅傳感器一次性同時曝光整個傳感器畫面、并完成畫面紀(jì)錄。

早期攝像機(jī)元件模塊因?yàn)榧商幚砥鞯男苡邢蓿蠖嗬脻L動式快門處理曝光畫面，以其減少資料處理量、兼顧效用、成本等目的，但滾動式快門在擷取畫面容易產(chǎn)生殘影問題，因應(yīng)高產(chǎn)速的機(jī)器視覺應(yīng)用并不合適，至于新一代攝像機(jī)元件搭配的畫面處理器效能大幅精進(jìn)，大多應(yīng)用全域快門進(jìn)行畫面曝光與紀(jì)錄，使用全域快門的傳感器更能達(dá)到高速擷取下同時具無殘影高正確性影像的使用目的。

在機(jī)器視覺整個運(yùn)行過程，影像會自擷取、分析進(jìn)而透過分析結(jié)果對自動化設(shè)備進(jìn)行判斷與執(zhí)行，影響最終決策質(zhì)量關(guān)鍵在于最初影像擷取的質(zhì)量與正確性，但生產(chǎn)環(huán)境畢竟在拍攝條件必非完善，例如工件本身的反光問題、工站環(huán)境照明、機(jī)器視覺鏡頭質(zhì)量、輔助光源狀態(tài)等，系統(tǒng)擷取的影像常會有亮度表現(xiàn)不一致或有暗邊等質(zhì)量問題，也會令影像系統(tǒng)判讀質(zhì)量出現(xiàn)偏差值。

目前多數(shù)業(yè)者會選擇在導(dǎo)出影像給系統(tǒng)分析前，將原始影像先經(jīng)由協(xié)同處理器進(jìn)行擷取畫面的質(zhì)量優(yōu)化預(yù)先調(diào)整，也就是說擷取影像在進(jìn)入后端系統(tǒng)進(jìn)行圖象解析、判讀前已先經(jīng)過協(xié)同處理器協(xié)助將畫面圖象經(jīng)過質(zhì)量優(yōu)化處理，提升整體機(jī)器視覺系統(tǒng)的判讀質(zhì)量。一般協(xié)同處理器可為FPGA搭配各家自力研發(fā)的影像優(yōu)化算法集成，進(jìn)行多種圖象校正、質(zhì)量改善等處理。