解讀機器視覺技術與應用

作者 : 許凱翔,凌華科技智能視覺事業中心資深產品經理

使用電腦視覺和影像分析法的機器視覺系統,可為製造過程和許多實際應用實現自動化以及轉型。機器視覺監看輸送帶、機器人和其他機器設備,可以記錄其所見,並將資料分享給人員、製程、設備和工具,達到安全有效的作業...

對於製造業者而言,僅僅是監看一道生產製程,都是一大挑戰。人眼不可能每天24小時監看。但電腦視覺(Computer vision;CV)讓電腦得以類似人眼的方式觀看和理解,並且持續地監看作業過程。

機器視覺是什麼?

使用電腦視覺和影像分析法的機器視覺系統,製造過程和許多實際應用,例如品質檢測、製程控制、安全、機器人導引等,都能實現自動化以及轉型。機器視覺監看輸送帶、機器人和其他機器設備,可以記錄其所見,並將資料與人員、製程、設備和工具分享,達到安全有效的作業。

機器視覺應用範圍之廣及其所帶來的價值,促使愈來愈多企業願意採行機器視覺。根據市場研究公司Grand View Research預測,全球機器視覺市場規模將以6.9%的年複合成長率(CAGR),從2020年的122.9億美元一路成長到2028年。

一些新近建置的系統也顯示,企業看到了結合人工智慧(AI)和電腦視覺創造AI機器視覺系統的優點,不只可就所見進行分類,使用時間愈久,系統還會變得更聰明,甚至可以做決定,使原本的手動作業流程或需人工介入的部份也變成自動化。

AI機器視覺如何作業?

為了讓機器視覺可視,技術上有四個步驟要設計:

擷取(資料獲取)機器視覺系統可從感測器、相機或其他裝置收集資料,就其從實體世界所見,形成數位化的輸出結果。資料可包括一些細微的細節,例如顏色、亮度、強度、光散射等,協助智慧系統學習在所有條件下瞭解其所見。

前處理:第二步是將影像或視訊資料轉換成可以處理的狀態,包括將資料轉成數位格式且改變一些圖片特徵,例如移除雜訊、影像縮放或提取出線條、邊緣、點或紋理等等特定要素。

處理:一旦資料格式處理妥當,智慧系統開始分辨圖型,例如影像或視訊中之物件、影格的移動或場景細節。系統會就這些圖型和細節進行分類,在重複處理時加以追蹤。系統開發者可建構AI機器視覺系統,在組裝、量測或其他製程中進行物件的計算、零件位置的確認與定向等。

行動(後處理)最後,AI機器視覺系統可以使用處理過的資料,形成決定或採取行動。例如,系統可能決定需要進行更多處理或是觸發反應,當有員工踏入無人自動搬運車之路徑時,系統決定停車,或是當組裝錯誤的零組件輸送到下一個生產流程可能導致損害時,系統決定停止輸送。

通常,AI機器視覺系統作為綜合系統的一部份,而非單獨運行時,可以創造出最大價值。分析AI機器視覺資料所獲取的洞見,不只是嘉惠輸送帶系統或自動搬運車而已,還可在生產、倉儲、採購等其他組織部門形成自動化的決定──只要找到資料分享的方式。因此,最有利的方式是採行廠商中立(vendor-agnostic)解決方案,更易於以安全有效的方式橋接資訊科技(IT)和操作科技(OT)之間隙。

機器視覺於何處帶來價值?

雖然AI機器視覺在製造業的應用距離飽和點尚遠,有些使用情境已廣被接受。最普遍之一種便是物件偵測,AI機器視覺可以在影像或視訊中找到物件的位置,加以組織或分類。企業可以在配送中心使用專為物件偵測設計的系統,來辨識箱子並進行追蹤,或是用於落實工安要求,偵測人們進入危險區域時有沒有戴安全帽或其他護具。AI系統可使用機器視覺所獲取的資料來警示工廠員工或經理某個箱子錯置了,或是當他們未穿著安全護具時,拒絕他們進入某個危險區域。

其他機器視覺應用包括:

自駕車:提供自駕車360度環視的相機,可獲取所需的資料,讓車輛停留在某車道內,偵測路徑上的物品,並瞭解交通號誌。然後AI系統可讓車輛快速回應其所獲取的資料。

機器人:機器視覺系統是機器人的眼睛,讓他們可以估算距離、藉由光學字元辨識(OCR)來讀取條碼或文字,並辨識物件。

大量貨品之自動化檢測:在自動化品保/品管(QA/QC)流程中使用AI機器視覺可增加正確度,讓系統在同時段檢測過程中從頭到尾保持正確與一致,有別於人工檢測。此外,自動化檢測可以檢視到極小之細節,快速又有效率,讓檢驗人員不必再從事單調重覆的工作,而能專注於分析根本原因或從事其他更高價值的工作。

物件與人的動作追蹤:AI機器視覺可以追蹤物件在製程中的移動,或是追蹤人員通過了某一區域,而能警示員工可能的作業瓶頸或危險狀況。

邊緣運算如何協助機器視覺?

在大多數的AI機器視覺應用案例中,即時性的資料是最重要的。例如,假設系統設計的目的,是當偵測到危險狀況時鎖門,或是設備可能發生立即損害時停止生產,將資料送上雲端所可能產生的延遲,都是無法被接受的。

邊緣運算即是將影像或視訊處理帶到鄰近資料來源的地方進行,讓AI系統可以立即取用資料。把運算處理留在邊緣,也可解決大量資料移動上至雲端可能面臨的頻寬挑戰。此外,由於能限制在私人網路外流通的資料量,因而也有助於克服資料隱私和符合相關法規的問題。

即便資料處理可在邊緣進行,您還是希望可以享有將資料分享到核心系統的好處,對此,凌華科技(Adlink Technology)提供了一系列解決方案:AI機器視覺解決方案——包括功能多合一智慧相機,便於簡單與彈性佈建,以及多通道AI視覺系統,可以滿足各種應用場景需求。邊緣視覺分析(EVA)軟體開發套件——藉由提供無編碼/低度編碼開發環境、已就緒之參考程式和插件,以及與各種硬體的相容性,讓使用者更簡便地開發AI視覺應用,增添更多附加價值。

此外,其陣容完整的機器視覺產品幾乎涵蓋所有通行的影像介面,從類比介面到HDMI到USB3視覺介面。可簡單實行、廠商中立的邊緣平台解決方案,可將機器視覺佈建到任何資訊生態系統中,整合成有效的完整系統。在其可擴充系統中,資料河(Data River)流經全網,不管何時何處有需要,資料皆可流至。

機器視覺技術還帶來許多營運上的優勢,包括更高度的準確性、品質控制和效率等,以及讓人工作業員專注在高價值的工作。

本文同步刊登於EDN Taiwan 2022年4月號雜誌

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