若要替代更多人力，機器人需要更智慧，必須仰賴視覺與力感應等輔助才能符合所需。本文特別專訪達明機器人營運長黃識忠，剖析機器視覺技術在協作機器人的應用與趨勢。
2020年COVID-19投下震撼彈，「無人」、「零接觸」成為新常態，加速工業機器人取代人力的腳步。與傳統自動化系統相比，協作型機器人可以針對不同任務進行部署，而且更容易操作，所以越來越受重視。
ABI Research報告指出，全球協作機器人（Collaborative Robot)市場2020年市值達4.75億美元，預估2021年達6億美元，2030年可望成長至80億美元，年復合成長率32.5%。除了疫情帶動工廠機器人需求，個別產業發展也將促使工業機器人需求攀升，如半導體、綠電、電動車產業，國防工業、資通訊等領域也需要利用機器人與工具機整合技術。
協作型機器人的視覺應用
國際機器人聯合會IFR(International Federation of Robotics) 報告指出，全球約有270萬臺工業機器人在工廠內作業，產業前三名為電機電子工業(28.4%)、汽車工業(21.2%)、機械金屬工業(10.9%)，亞洲仍是工業機器人使用率相對高的市場，亞洲新安裝機器人約占全球供應量的60%。若要替代更多人力，機器人(手臂)需要更彈性、更智慧，必須仰賴視覺與力感應等輔助才能符合所需。
達明機器人營運長黃識忠表示，電腦視覺技術在1960年代已萌芽，2000年左右才大量拓展到商業應用，「當時數位相機帶起一波風潮，人臉會被電腦視覺技術偵測出來，用綠色框框罩起來。爾后許多應用如體感游戲、人臉識別、圖像拼接等都是當時主流的電腦視覺技術。」
2013年左右，深度學習技術崛起，影像辨識邁入另一個新里程碑，視覺辨識能力隨著技術發展而越發成熟，2017年前后的研究則證明，AI視覺辨識技術已超越人眼的識別能力，該技術也廣泛應用到視訊監控、自動車以及機器人產業。
| 圖1 : 達明機器人營運長黃識忠。（source:達明） |
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機器人的視覺技術首重引導與定位，也就是要能透過視覺帶領機器人的手與腳到達指定位置，這些技術在過去十年間發展相對成熟，市場上出現許多視覺機器人，如AGV(無人搬運車)透過SLAM(同步定位與地圖建構)技術自由于場域間穿梭，機器手臂透過視覺撿拾隨機擺放的物體等。隨著深度學習技術的發展與成熟，機器人視覺對環境的感知、物件的瑕疵等有更強的辨識能力，機器人透過視覺技術如AI，快速導入各個產業的實際應用。
傳統2D工業視覺廣泛使用于自動化檢查，隨著生產線動態取放的應用增加，對高精度 (0.01-0.05mm) 需求也變高，如貼標、鎖螺絲等作業，機器人必須在高速移動下同步做到動態追隨，所以更需要整合視覺、控制等系統。
3D視覺是讓機器人更聰明，手腳更靈活的利器，雖然編程復雜耗時，但有助機器人快速選擇路徑，執行工作，如黏接、加工或隨機取放物品。過去的機械手臂只能夾取整齊排列的物件，萬一碰到眾多不規則物件，必須改由人工輔助，透過3D視覺模組，機械手臂能自動立體掃描，判斷使用何種角度正確夾起物件，大幅降低輔助成本。
以達明機器人來說，由于內建智慧視覺，可以根據客制化需求進行偵測、辨識、定位等多種視覺應用，無須額外視覺系統整合時間，加速生產流程。智慧視覺可辨識物品位置，節省周邊治具的龐大費用，也符合少量多樣的生產趨勢，同時降低各階段人力開銷，減少前期整合視覺、工作站流程的專業工程人力。
當機器手臂遇到AGV AMR開拓新商機
自主移動機器人(AMR-Autonomous Mobile Robot）是自動化搬運裝置，也就是機器手臂結合AGV與電腦視覺、控制系統，整合成腦、眼、手、腳齊備的智慧制造設備，具有自主、彈性運用等特性。 AMR等于是將工業機器人(手臂)設置于無人搬運車(AGV)上。簡單來說，具有移動能力的AGV沒有手，物件轉移只能靠輸送帶或人工搬運，而機器手臂沒有腳，固定后無法移動，當機器人與AGV結合成為AMR裝置，充分發揮截長補短的效果，同時具有取放及移動能力。AMR可共用人類移動通道，搭配SLAM等技術更能達到自動管控、智慧搬運裝置的目的。
當AMR導入逐漸成熟的自駕車導航技術及SLAM同步定位與地圖建構技術，也就同時擁有自主導航能力與機器視覺能力，機器視覺技術讓長手長腳的ARM多了一雙「眼睛」，讓AGV定位更精準，最后以控制系統作為命令中心的「大腦」，同時具備腦、眼、手、腳的智慧制造設備于焉誕生，AMR技術也成為熱門市場趨勢。 AMR在低速、單純運行環境下多半能順利完成各種移動任務，加上協作型機器人發展及應用漸趨成熟，AMR的應用也越來越廣泛多元。
AMR以機械手臂結合自動導航搬運車，使機械手臂具備自主移動能力，無限擴大工作范圍，加工或存取動作不再局限于單一工作站。多部AMR在生產線進行多站工作，可以大幅提高使用效率，適合少量多樣制造趨勢。
Global Info Research預測，2025年AMR自主移動機器人市場規模將達7.36億美元，2019-2025年年均復合成長率達15.85%。除了制造業，不同現場也能看到AMR的身影，如醫院照護、環境清潔、餐飲業、倉儲物流業、零售通路(如賣場)業等。
不過，AGV或AMR尚未出現統一的標準，因此制造業者與終端使用業者缺乏可依循的驗證標準，以致業務推廣困難。業界已成立自主移動機器人聯盟(Autonomous Mobile Robot Alliance，AMRA)，率先推動由AMR業者主導的AMR產業共通技術標準，以解決性能規格定義不同、系統封閉無法兼容作業的困擾。
| 圖2 : 機械加工應用 (搭配使用PMC AGV)。 (Source：達明) |
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ISO規范 人機協作安全更有保障
機器人分別傳統工業機器人和協作型工業機器人。多數傳統機器人處于獨立的工作環境，遠離其他人員，可以處理重物及高速運行。協作機器人通常會與其他勞工共處于一個空間工作，協作方式包含無人機互動、分享工作區、流程分工、共同執行、合力完成工作等，IFR報告指出，協作機器人和勞工的合作以分享工作區和流程分工為主。
工業5.0的理想境界是人機共同在智慧型工廠內作業，這種新型態工作環境，安全考量不可或缺。人機協作容易碰到的危險包含機器人靠近取貨平臺時機械手臂撞傷人員、機器人抓取原料時端校器夾傷人員、機器人放置完成貨物時造成人員壓傷等，在協作場景中必須根據實際風險程度監測、控制甚至限制機器人的力量、速度及運動軌跡。
人機必須同時在同一工作區內互動時，安全性風險評估更重要，風險程度取決于人機之間的距離，需要可靠的感測器協助檢測，感測器彼此間的聯網互動，以及與機器設備的聯網溝通力相當重要，人機互動越密切，設計要求越高。
依據ISO 8373：2012工業機器人的定義，工業機器人是可自動控制，可程式更新改變行為的固定性或移動式多用途操縱裝置，如三軸或多軸機器人的動作控制。為確保機器人使用安全，國際標準組織（ISO）針對機器人(Robotics)設立ISO/TC 299標準，并于2016年發布ISO/TS 15066協作機器人標準，做為ISO 10218的補充文件。
臺灣勞動部已于2018年2月14日修正發布「工業用機器人危害預防標準」，于第21條增列雇主使用協同作業機器人時，應符合國家標準CNS 14490、國際標準ISO 10218系列或與其同等標準之規定，另于同年3月發布「協同作業機器人作業安全評估要點」，作為企業撰寫協同機器人安全評估報告的參考指引，以確保協同作業機器人的使用安全。為確保協作機器人的安全性，必須通過CNS 14490-1、ISO 10218-1或其他同等標準(ANSI/RIA R15.06、JISB 8433、UL1740)的機器人安全測試。
智慧制造的痛點：彈性不足
工業機器人越來越智慧，隨著智慧工廠逐步落實，制造業導入機器視覺也逐漸普及化。近年來機器視覺的最大演進是結合AI，尤其制造業少量多樣生產需求提升，「彈性」與「多樣性」成為智慧制造系統的設計重點。但多數制造業在導入智慧制造過程中會面臨的問題是，少量多樣生產模式及產品生命周期變短，導致硬體自動化設備制造彈性不足，無法隨時調整生產模式，因此，軟體系統和設備間的交握及制程管控須不斷調整。此外，還需要面對生產線導入新產品量產時程過長、相關技術人才不足等問題。
智慧機器人有助克服這些痛點。黃識忠說，達明協作機器人內建視覺，具有高彈性特色，不僅移動性高、編程簡易，而且周邊置具需求少，可以快速應用于新產品制程，加上所需面積小，對現有產線的配置易動來說相對較小。除了傳統電子產業外，達明機器人也協助食品產業、農業進行品質外觀的檢測，協助檢測產品外觀、形狀、顏色的一致化。
至于制程管控和設備對接工具，達明工廠智能管理系統TMmanager可以降低制成規劃設計門檻，由產線管理者設定制程管控規則，減少溝通時間、加快上線時間，有助快速對接機臺設備，協助制造業落實智慧化工廠需求。
| 圖3 : 產線自動裝箱與貼標。 (Source：達明機器人) |
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掌握機器人發展四趨勢
IFR曾提出4個機器人發展趨勢，黃識忠認為與達明機器人軟硬體產品發展的里程碑若合符節。趨勢如下：
一、AI智慧視覺的發展
未來機器人結合視覺和其他感測系統的AI有助執行各種形狀工件的辨別及瑕疵檢測，協助各產業快速導入自動化。
二、智慧工廠的廣泛應用
汽車業率先使用智慧機器人解決方案，在整廠裝配線中使用工業機器人，未來更可以應用于機器人與自動駕駛車輛或自動移動機器人（AMR）的網絡交互，配備最新導航技術。與傳統生產線相比，這些可移動機器人更靈活，車身透過無人駕駛運輸系統進行運輸可與流水線分離并自行導向裝配位置，這個位置可單獨組裝配備的模組，完成變更模組后也只需要對機器人和AMR重新編程，不必拆除整個生產線。
三、機器人進入全新產業應用
高度彈性化的協作型機器人已加速導入各產業，部分領域直到最近才轉向自動化，如食品和飲料、紡織品、木材產品和塑料業等，「這些產業正在進行數位化轉型，即將帶來全新的商業模式，生產商可以輕松地實現多元化應用。」
四、疫情推動供應鏈變革
疫情暴露了全球產業供應鏈的弱點，尤其是歐盟、北美、日本或韓國等多數高薪國家的制造商尚未普及彈性自動化生產，制造商可以借此機會從不同觀點重新思考制造方式與流程，透過機器人自動化提高生產力、靈活度及安全性。
產業打造智慧制造需要具備四要素：機器人自動化、設備連結、數據整合、AI技術。黃識忠說，達明機器人不只局限于機器人硬體設備研發，也不斷思索如何作出產品差異性，「機器人只是智慧制造的一環，結合視覺和AI可以加速各產業自動化導入，再以工廠智能管理系統TMmanager連結機器人機臺設備及數據整合，可以展現更好的助力，未來達明機器人會逐步朝軟體方向發展，為智慧制造提供全方位解決方案。」
