工业4.0热烧 开放升级/异业结盟成致胜之道

工业4.0风潮持续扩散，如何使工厂设备更智能化，已成工业控制设备与工具机发展主轴。 在现场设备联网化之后，如何实现营运科技(OT)与信息科技(IT)间的贯通，并有效分析相关数据，将是相关业者往后的布局重点，异业结盟趋势也会更加明显。 工业4.0可有效提升产能与降低成本，提升整体营运效率，因此吸引许多制造业者、工厂等相继投入此一领域。 然而，工业4.0目前仍旧没有一个标准的SOP发展方式，导致上述业者于发展工业4.0时难免遭遇不知从何着手的情况。 对此，国家仪器(NI)认为，强化工厂设备可编程控制器(PLC)效能及加装机器视觉系统，将会是业者进入工业4.0的初步门坎。强化PLC/加装机器视觉为工业4.0入门门坎国家仪器(NI)营销工程师吴维翰(图1)表示，工业4.0是个美好愿景，然而，如何发展工业4.0蓝图，却还没有一个标准的发展方向。 对此，该公司认为，从强化PLC开始，循序渐进地提升厂内设备效能，接着加装机器视觉系统，会是一个跨入工业4.0较好的方式。图1 国家仪器(NI)营销工程师吴维翰表示，强化PLC组件与加装机器视觉系统，可成为业者跨入工业4.0的初步门坎。举例而言，有些像是食

机器视觉原理解析及典型解决方案

浅析机器视觉系统优缺点

机器视觉**智能技术**

机器视觉系统的构成及优缺点解析

在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些**的要求。机器视觉的优点包括以下几点：■精度高作为一个**的测量仪器，设计**的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。■连续性视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。■成本效率高随着计算机处理器价格的急剧下

工业机器人的眼睛视觉系统该如何选择

1.摄像头和光学部件这一类通常含有一个或多个摄像头和镜头（光学部件），用于拍摄被检测的物体。根据应用，摄像头可以基于如下标准，黑白、复**色（Y/C），RGB彩色，非标准黑白（可变扫描），步进扫描（progressive-scan）或线扫描。2. 灯光灯光用于照亮部件，以便从摄像头中拍摄到更好的图像，灯光系统可以在不同形状、尺寸和亮度。一般的灯光形式是高频荧光灯、LED、白炽灯和石英卤（quartz-halogen）光纤。3. 部件传感器通常以光栅或传感器的形式出现。当这个传感器感知到部件靠近，它会给出一个触发信号。当部件处于正确位置时，这个传感器告诉机器视觉系统去采集图像。4. 图像采集卡也称为视频抓取卡，这个部件通常是一张插在 PC上的卡。这张采集卡的作用将摄像头与 PC连接起来。它从摄像头中获得数据（模拟信号或数字信号），然后转换成PC 能处理的信息。它同时可以提供控制摄像头参数（例如触发、曝光时间、快门速度等等）的信号。图像采集卡形式很多，支持不同类型的摄像头，不同的计算机总线。5. PC平台计算机是机器视觉的关键组成部分。应用在检测方面，通常使用 PenTIum或更高的 CP

机器视觉系统设计五大难点

中国视觉机器产业竞争格局尚未成形 加快进入黄金成长期

自动化浪潮下的机器视觉技术将会被怎样应用？

[导读] 日益增加的人工劳动成本、越来越高的产品品质要求、比例不断扩大的自动化制造系统等诸多因素造成了制造业对自动化的监测系统的迫切需求，机器视觉影像系统作为��够代替人眼进行生产线上高速度、高精度检测的设备，在当代的自动化生产系统中是不可或缺并且需要不断改善与更新的。 关键词：机器视觉图像采集传感器 在制造工业竞争激烈的当代，全世界的制造工厂不得不以提高制造系统的自动化程度和稳定性等途径来节约成本、扩大生产、提高竞争力。日益增加的人工劳动成本、越来越高的产品品质要求、比例不断扩大的自动化制造系统等诸多因素造成了制造业对自动化的监测系统的迫切需求，机器视觉影像系统作为能够代替人眼进行生产线上高速度、高精度检测的设备，在当代的自动化生产系统中是不可或缺并且需要不断改善与更新的。机器人视觉使机器人具有视觉感知功能的系统，是机器人系统组成的重要部分之一。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。机器视觉是一项典型的跨学科任务，涉及到光学、计算机视觉、模式识别、机器学习、人工智能、统计学、认知心理学等等。机

视觉系统加持　机器手臂实现高精度组装

机器手臂和机器视觉系统的整合，将可让机器手臂更精准地完成任务。在本届台北国际自动化展中，康耐视(Cognex)与其系统整合夥伴全球仪器携手展出结合视觉与手臂的自动化手机面板组装系统。该系统不仅贴合精准度比人工作业更高，还可以即时监控机壳的公差变化，大幅提升手机组装良率。 全球仪器业务部**经理叶明洋表示，手机萤幕贴合作业以往都是由作业员执行，是相当劳力密集的工作。但人力作业不仅成本越来越高，而且组装良率也不是很稳定，常有使用者抱怨手机面板与机壳的缝隙太大，甚至以此为由要求退货，对手机厂商造成很大的损失。为了提升组装良率与降低成本，全球仪器和康耐视合作，为客户开发出手机面板组装自动化方案。该方案本质上是视觉引导机器人(Vision Guided Robotics, VGR)，可利用摄影机引导机器手臂来执行手机面板贴合任务。当机壳达到工位时，摄影机会捕捉机壳的边缘轮廓，并反覆修正机器手臂与机壳的相对位置，直到面板与机壳的边缘相对位置差异在0.05mm以下，便展开贴合工作。值得一提的是，由于机器视觉系统本身具备极高的辨识精度，因此若机壳尺寸超过公差容许范围，系统也能自动示警，避免把手机面板贴

工业4.0与智能机器视觉系统密不可分

全球制造业面对人力短缺、产品生命周期缩短、市场要求客制化的挑战，智能制造大行其道，生产线也开始大量导入自动化解决方案，也因此带动机器人产业发展，工研院智能微系统科技中心主任朱俊勋表示，2015年台湾智能自动化整体产值持续成长至新台币1.2兆元；机器人产值也从2014年新台币554亿元，增加至2015年的新台币584亿元，其中又以产业机器人为主力。工业机器人因具有耐久、一再重复、稳定、快速等优点，早已是制造业引颈期盼的得力助手。但随著产品制造技术愈来愈精密，对工业机器人的自动化组装能力，也构成相当程度的挑战，用于工业机器人的智能视觉技术及相关应用也因此快速升温。Markets and Markets及Reportlinker市调机构均指出，机器视觉系统与元件市场，从2013年便以8.2%的年复合成长率(CAGR)成长，到2018年市场规模可望达到50亿美元；而整体智能影像分析市场产值，至2020年也将攀升至390亿美元。所谓的机器智能视觉，简言之，便是透过机器来取代人眼，进而大幅缩短测量时间与减少人为判断误差。机器智能视觉技术会将过去人眼所看到的影响画面，完整不漏地传送到控制芯片，*后再