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视觉技术进化 工业物联网加速落地
发表于:2018-07-16 10:43 分享至:
近年来智能化成为各产业的热门议题,工业4.0现在已开始进入实质导入阶段,而工业物联网是工业4.0的基础架构,系统建构时必须与现有设备全面串接,随着制造业的厂商规模增大,机台数量势必会越来越多,在整合概念下,各机台之间的通讯互连已是必然.
工业物联网
工业物联网的系统建置目标,聚焦于制造业前端设计与后端制程系统,用以提高产线弹性,现在市场上的工业物联网作法有两种,一是设备中建置传感器,传感器可快速判断工件的类别,改变生产方式,不过一旦所需处理的工件种类变多,这需要系统复杂度也必须同步提升,另一是将产线系统设备模块化,一旦产品或制程将产线拆开重组,即可组装成适合的生产系统。
这两种方式都会牵涉到不同系统的整合,一是视觉技术,品管是最后产品质量最后把关的环节,在机器视觉技术未臻成熟之前,过去一向以人力为主,以太阳能、LED产业为例,就有超过20%的人力投注在此,不过产品检测单调且冗长的作业模式,容易使操作者出现疲劳、注意力分散等问题,现在机器视觉技术逐渐精进,足以担当产品检测重任,因此可以被导入产线以提高了产能、降低成本。
目前机器可视化的检测作法,是将视觉传感器与镜头,直接建在系统设备上,当产品传送至该站时,即可被检测,这种作法的好处是可以全检,不像一般用抽检的方式,产品质量可全面获得保障,另一个优点是速度快,可加快检测速度。
视觉检测是现代自动化系统相当重要的部份,而此一技术也是现代与传统自动化的主要差异,20年前机器视觉因技术尚未成熟,与自动化系统整合的难度相当高,就算整合进去,判别速度也有限,不过随着视觉演算、判断法则的进步,再加上现在PC的强大功能,未来视觉检测会大量应用在各类制程。
就整个历程来看,视觉检测在2000年开始被大量应用,当时主要应用领域是PCB(Printed Circuit Board;印刷电路板)与FPD(Flat Panel Display;平面显示器),不过主要都用来做瑕疵检测,随着技术进步,现在的视觉检测功能已不再只局限于此,包括尺寸检测与颜色、条形码、车牌等辨识都已能胜任,其应用也仍不断扩大,例如以前立体工件的量测,必须将对象放至3D设备进行扫描,不过这类扫描会有尺寸限制。
另外,现在视觉技术也可用来进行定位与尺寸的量测,例如工研院机械所就曾接过马达厂的案子,利用视觉技术检测马达内的线圈,由于受测马达的线圈相当大,整体长度超过2公尺,这种产品对于尺寸的准确度要求相当高,因此在绕线完后,必须确定尺寸的正确与否?对此,工研院就特别开发专属机台,用视觉检测大型马达线圈尺寸,马达的尺寸量测非常复杂,不仅是3D量测,还有曲度、各个旋转的R角等,这些复杂的尺寸量测,以前用人工,光是一个线圈就需要数小时,而机械所开发的机台,只要在2~3分钟可完成,大幅提升了量测效率。
另一种视觉应用是与机器人整合,进行定位、导引,过去机器人动作时,因没有视觉配合,必须事先规划行径路线,因此应用不但大为受限且缺少弹性,若工件规格有所变化,就必须更改程序,在机器人身上加入视觉装置后,由视觉传感器可回馈讯号,让机器人自主判断工件的形状、颜色、位置,即便尺寸、位置更动,也不必重写程序,如此将可大幅提升自动化产线的弹性。
在制程监控方面,工业物联网系统可透过感测技术进行节能与效率两种监控,由于这方面的监测,其物理量通常都不太好量,因此多采间接量测,例如工具机里的切削力量测,不是将传感器设置在基座就是在刀具底部,再利用推论模式推测出所要的数值,这种推论模式,是利用过去累积的数据,来预测下一步的状况,以进行控制、补偿,藉以提升准确率。
监测部份,现在业界的研发走向是设备预诊,此作法除了建有历史数据库外,还可依据数据库进行预测,例如若发现系统性能除线问题,就可由此系统推算出可能出错的系统环节,这种预测诊断的功能,主要是根据既有数据来预测系统未来的性能与状况,并诊断系统中未来的可能损坏部位与时间,让设备厂商可提前备料、维修,这类系统在大型设备如核能、大型风力发电等相当常见,一般来说,越大型的设备,对预测诊断的系统需求会越高。

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