工業(yè)4.0推動智慧製造趨勢，各自動化技術(shù)都開始有進一步發(fā)展，作為製程中檢測、定位等功能的機器視覺，市場近年來也加速成長，根據(jù)研究機構(gòu)Markets and markets最新Machine Vision Market的全球市場研究報告顯示，到2022年整體機器視覺市場價值將達到144.3億美元，年複合成長率達到8.15％；其中3D機器視覺市場產(chǎn)值，更將達到21.3億美元。

從應(yīng)用面來看，機器視覺的成長主要來自自動化製造系統(tǒng)對品質(zhì)檢測與對位需求不斷增加，尤其是汽車、製藥、食品和包裝以及工業(yè)領(lǐng)域的視覺引導(dǎo)機器人系統(tǒng)，這幾年導(dǎo)入此技術(shù)的意願持續(xù)提升，市場量快速成長。

機器視覺系統(tǒng)主要是根據(jù)影像自動分析和檢查生產(chǎn)線，用於控制加工、辨識、測量、機器人引導(dǎo)和其他功能，機器視覺包括從擷取圖像到管理訊息系統(tǒng)交互作用的完整解決方案，並替代了人工檢查並提高驗錯的能力。

歐美成長快速 亞洲仍處觀察期

目前機器視覺多已是智慧相機（Smart Camera）類型，預(yù)計將以高複合年成長率成長，與過去的PC系統(tǒng)的不同，智慧相機的機器視覺系統(tǒng)可以完成解碼演算法（decoding algorithms），在追蹤鑑定碼讀取、品質(zhì)評估、文本驗證和標(biāo)籤檢測等應(yīng)用方面，更具成本效益，未來應(yīng)用主要將以品質(zhì)管理和檢驗為主。

圖1 : 機器視覺主要是根據(jù)影像自動分析和檢查生產(chǎn)線，替代了人工檢查並提高驗錯的能力。（Source: MASEAS）

3D機器視覺市場的生態(tài)系統(tǒng)由零部件製造商、原始設(shè)備製造商、系統(tǒng)整合商等組成，目前主要廠商包括日本的基恩斯，美國的康耐視、德國的ISRA、西克、Basle與IDS，市場區(qū)域方面，位處亞太地區(qū)的中國、日本、印度和韓國等國家，目前擁有全球上數(shù)量最多的生產(chǎn)設(shè)備，在此同時，亞洲地區(qū)也是目前消費電子市場競爭最激烈的地區(qū)，這將刺激自動化與智慧化製造系統(tǒng)的成長。

作為製造系統(tǒng)中的核心設(shè)備，機器視覺在亞洲地區(qū)的出貨量也將同步提升，皕像科技經(jīng)理柯建銘指出，2D相機仍佔目前全球最大出貨量，不過在歐洲地區(qū)，3D的採用比例已逐漸攀升，亞洲則仍處觀望期，而隨著智慧製造趨勢的啟動，他認為成長幅度將會逐步增大。

目前臺灣的機器視覺技術(shù)研發(fā)主要仍來自工研院，在3D領(lǐng)域也是如此，為因應(yīng)全球快速走向少量多樣、大量客製化的製造趨勢，經(jīng)濟部技術(shù)處科專之前也投入資源補助工研院開發(fā)3D視覺感測器新技術(shù)，結(jié)合機器手臂，精準(zhǔn)判斷夾取物件的形狀、座標(biāo)。

儘管臺灣精密機械產(chǎn)業(yè)近年已積極導(dǎo)入智慧機械，但考量智慧生產(chǎn)所需的關(guān)鍵感測器建置與維護成本，再加上系統(tǒng)仍欠缺實際應(yīng)用的整合能力，許多臺灣製造廠商對升級智慧高階設(shè)備還是裹足不前。目前3D視覺感測器市場主要為國外大廠掌握，國外現(xiàn)有3D視覺感測器與臺灣機器手臂之客製化使用介面，在連接上仍有一段差距，並且現(xiàn)有3D視覺感測器也因面臨物件反光問題，使得其感測正確率效果不高，受限臺灣廠商實際導(dǎo)入產(chǎn)線之應(yīng)用。因此，在經(jīng)濟部科專計畫支持下，工研院智慧微系統(tǒng)科技中心協(xié)助臺灣金屬加工設(shè)備相關(guān)廠商，導(dǎo)入臺灣自主開發(fā)之抗反光3D機器視覺感測技術(shù)，建立金屬加工件智慧自動取放整列成果，提升國產(chǎn)高階3D視覺導(dǎo)引機器人產(chǎn)品技術(shù)與國際競爭力。

工研院研發(fā)3D視覺技術(shù)有成

工研院智慧微系統(tǒng)科技中心研發(fā)的國產(chǎn)3D視覺感測器，主要是運用HDR（高動態(tài)範(fàn)圍成像High Dynamic Range Imaging）多視角3D重建與反光物件姿態(tài)估測技術(shù)，可感測辨識出反光物件之位置、形狀、姿態(tài)等，其辨識之成功率高達99%，有效突破目前反光物件一般不易辨識的問題。

此外，工研院目前已與臺灣機械手臂指標(biāo)廠商合作，將其感測器整合在臺灣高階機械手臂產(chǎn)品，未來在生產(chǎn)線的機械手臂將可智慧自動感測後做高階的拼接、組裝、選取工作，使其智慧取放整列動作的成功率由70%提升至90%以上，將有助於臺灣金屬加工、鑄鍛造及水五金等產(chǎn)業(yè)導(dǎo)入複雜3D反光物件取放技術(shù)，促使臺灣產(chǎn)業(yè)朝向未來無人化智慧彈性生產(chǎn)的發(fā)展趨勢。

圖2 : 3D機器視覺在製造業(yè)的應(yīng)用，主要是配合機器手臂，達到彈性化製造目標(biāo)。（攝影／王明德）

在經(jīng)濟部技術(shù)處的主導(dǎo)推動下，結(jié)合法人技術(shù)發(fā)展臺灣高知識含量、高附加價值的智慧機械設(shè)備，預(yù)期對於臺灣機械手臂相關(guān)業(yè)者可提升附加價值約20～30%，希望未來透過產(chǎn)研密切合作促成機器設(shè)備、服務(wù)及金屬運具廠商（如上銀、臺達電、廣明、研華、精聯(lián)、桂盟、岳盟…等）邁向智慧製造新趨勢，預(yù)估未來5年帶動相關(guān)產(chǎn)值20億元以上。

就技術(shù)面來看，目前廠商在要成像時，主要透過單點方式，定位物件在3D空間的位置，也可透過較常見的點雲(yún)方式，集結(jié)各點的XYZ座標(biāo)建立物體的架構(gòu)，機器視覺的基礎(chǔ)則是透過立體或多重鏡頭技術(shù)捕捉影像。就像人眼一樣，機器視覺可利用多個鏡頭三角定位各點在空間中的位置，而對非紋理圖像進行立體成像時可能產(chǎn)生的對應(yīng)問題，也可透過結(jié)構(gòu)光源解決；最終產(chǎn)生的3D影像，即可藉由影像擷取軟體加以分析。

在目前的應(yīng)用中，3D機器視覺主要是配合機器手臂，取得物件材質(zhì)的資訊，並依此調(diào)整力道，使其抓握能力達到最佳化，以臺灣工控設(shè)備代理商所羅門所設(shè)計的系統(tǒng)為例，其系統(tǒng)是結(jié)合AI，當(dāng)智慧影像技術(shù)導(dǎo)入製造業(yè)的製程檢測，AI軟體會運用這些影像資料，自我學(xué)習(xí)產(chǎn)品的良品與不良品特徵，並根據(jù)分析結(jié)果，快速分辨良品與不良品，無需像傳統(tǒng)AOI需耗時編寫演算法。

應(yīng)用多元 市場潛力雄厚

AI是機器人快速進化的重要工具，導(dǎo)入AI的優(yōu)勢是辨識力精準(zhǔn)、速度快，而且能快速學(xué)習(xí)，其效率與品質(zhì)兼具，在多數(shù)場域都明顯超越人力，而此一技術(shù)無論在工業(yè)製造或是文創(chuàng)領(lǐng)域都已經(jīng)有許多具體成果，像是鞋子的3D掃描技術(shù)，就可以跟人眼一樣精準(zhǔn)地找出鞋子的缺陷；或是像協(xié)助臺灣歷史博物館進行的3D文物掃描及3D典藏。

觀察未來發(fā)展趨勢，製造業(yè)將會是3D機器視覺的最大應(yīng)用，尤其是與機器手臂的整合，更是智慧製造願景落實的重要關(guān)鍵，隨著消費性產(chǎn)品市場逐漸走向少量多樣，未來彈性製造需求將快速浮現(xiàn)，3D視覺技術(shù)雖不至於取代2D，不過市場潛力仍值得期待。

**刊頭圖（Source: Fabricating and Metalworking）