機器視覺（Machine Vision）具備智慧功能是遲早的事，但新冠肺炎（COVID-19）疫情加速了這個趨勢，它讓更多的人工離開產(chǎn)線變成了需要立即解決的事，兩相加乘，新一代具備人工智慧功能的機器視覺解決方案將迅速佔據(jù)舞臺焦點，成為市場的主流。

自從工業(yè)4.0趨勢興起後，製造流程與機械設(shè)備的智慧化就變成產(chǎn)業(yè)顯學，不管是相關(guān)的零件供應(yīng)商，還是系統(tǒng)設(shè)計商，都不斷地朝向發(fā)展具備更高技術(shù)整合能力與可以自主運行的自動化系統(tǒng)，以從事更高階的產(chǎn)品製造，同時達到更高的產(chǎn)線效能。也因此，作為檢測與辨識用的機器視覺方案也需要不斷的提升其功能與可應(yīng)用領(lǐng)域。

智慧製造+COVID-19加速人員退出產(chǎn)線

在產(chǎn)線上，機器視覺最常見的應(yīng)用就是所謂的自動光學檢測（Automated Optical Inspection）。早期的技術(shù)發(fā)展，是以增加檢測的解析度與速度為主軸，重點是滿足大量製造為導向的產(chǎn)業(yè)需求。但進入智慧製造時代後，便開始有了少量多樣的概念與需求，在一條產(chǎn)線上要辨識的物件，不再只是過往單一規(guī)則的品項，可能是更複雜且多元的產(chǎn)品，因此就需要增加物件分析與辨識的運算系統(tǒng)，來滿足這種新時代的產(chǎn)線製造需求。

圖1 : 智慧機器視覺系統(tǒng)的架構(gòu)示意圖。

另一方面，進入少量多樣的製造年代後，同時也意味著產(chǎn)品生產(chǎn)將從低階轉(zhuǎn)向高階，以追求更高的附加價值。而這對產(chǎn)品檢測的技術(shù)來說，就是要能做到更高階的辨識功能，以判別出人眼難以分辨的瑕疵，同時也要能進行複雜度更高的工件檢驗。而這樣的需求也刺激了機器視覺發(fā)展更先進的檢測技術(shù)。

而COVID-19疫情爆發(fā)之後，對產(chǎn)線最大的影響，就是加速了人員退出產(chǎn)線的速度，對機器視覺市場來說也是如此。根據(jù)MarketsadMarkets的分析報告，全球機器視覺市場將從2020年的96億美元，成長到2025年的130億美元，複合年增長率達到6.1％。

該機構(gòu)特別指出，在COVID-19之後，製造商比以往任何時候都重視自動化在製造產(chǎn)線上的重要性，但因為全球封城和限制移動的政策因素，許多公司都面臨了嚴重的現(xiàn)金流問題，因此推遲了導入新機器視覺方案的計畫，一但疫情的影響時間拉長，將對機器視覺市場的發(fā)展出現(xiàn)負面的影響。

儘管財務(wù)因素將推遲自動化設(shè)備的投資計畫，但整體來說，全球製造業(yè)對於自動化的態(tài)度與認同，都在COVID-19發(fā)生後達到了新的高峰。目前全球製造業(yè)者都計劃在COVID-19之後，對自動化進行更多的投資，尤其是在製造質(zhì)量提升方面的技術(shù)，這也意味著機器視覺會是未來先進製造中不可或缺的一部分，同時導入的數(shù)量也會節(jié)節(jié)高升。

視覺引導、智慧相機、機器學習軟體成長快速

在應(yīng)用領(lǐng)域方面，具備視覺功能的「視覺引導機器人」，會是未來機器視覺發(fā)展的重要領(lǐng)域。這種能夠自行定位並找出料件，自動進行撿料和放料的機器人，它的特色就是可以處理各種不同的元件，因此在汽車和消費電子領(lǐng)域中的自動化應(yīng)用已有快速的成長。而要實現(xiàn)這種機器人，機器視覺元件是不可或缺的部份，同時需要的數(shù)量與性能也會逐步成長。

不過這種機器人因為廠商的設(shè)計與應(yīng)用領(lǐng)域的不同，所使用的視覺系統(tǒng)也差異甚大，因此視覺元件要走向標準化並不容易，都將會是根據(jù)客戶的需要進行客製化生產(chǎn)，而且使用的視覺元件也十分的不同，可能會是3D與2D的搭配，或者是3D＋3D的架構(gòu)。這種需要高度客製化特性，多少也將會限制這個領(lǐng)域的發(fā)展速度。

另一個重點發(fā)展的領(lǐng)域，就是「機器人製造單元（Robot Cell）機器視覺」，它將有望在機器視覺市場中以更快的速度成長。

從導入的觀點來看，機器視覺市場大概會分成「通用機器視覺系統(tǒng)」和「機器人製造單元」。相較於機器人製造單元，通用型的機器視覺更具成本效益，因此在部署的範圍與數(shù)量上，通用型的機器視覺系統(tǒng)更為廣泛。

不過，機器人單元可因應(yīng)場域和機具的不同來客製化，因此能處理的產(chǎn)品種類也更多。它通常只需更改檢測軟體和程序，就可在不停止生產(chǎn)過程的情況下，更改組件類型。此外，相機的視場和透視圖也可以進行客製化，因此目前機器人單元的在成長速度超過了通用機器視覺市場。

具備智慧相機功能的機器視覺系統(tǒng)，預測將會是另一個成長速度加快的領(lǐng)域，主要的因素是採用智慧相機的機器視覺系統(tǒng)具有高成本效益、體積緊湊和應(yīng)用靈活性的特點。這種採用智慧相機的系統(tǒng)在變更上更為容易，因此對於法規(guī)和標準的適應(yīng)性也更高。

圖2 : 機器視覺市場發(fā)展預測。（source：MarketsandMarkets）

此外，隨著智慧相機技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，在整合智慧物聯(lián)應(yīng)用架構(gòu)上也更為容易。因此智能相機的機器視覺系統(tǒng)的普及度在未來幾年內(nèi)可能會增加。

而相覺於智慧相機系統(tǒng)，電腦版（PC-Based）機器視覺系統(tǒng)因具備更快的運算效能和更加的操作性能，因此預計未來幾年在市佔率仍會是主要的產(chǎn)品，再加上電腦版的視覺系統(tǒng)也更容易升級和進行元件替換，因此在部分的場域仍會是重要的機器視覺方案。

但隨著智慧相機技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，這種情況也會逐漸改變，尤其在物聯(lián)網(wǎng)大趨勢的帶動下，未來智慧相機的機器視覺系統(tǒng)的普及率可能就會超過電腦版。

另一個間接的影響驅(qū)力，則是預測性維護技術(shù)。這種基於感測的機具維護技術(shù)，需要對關(guān)鍵的設(shè)備元件進行不間斷的監(jiān)控，因此勢必也會增加搭載機器視覺功能的系統(tǒng)，因此預測性維護的也會以最快的速度增長在機器視覺市場中。

當然，隨著人工智慧應(yīng)用的興起，具備機器學習技術(shù)的系統(tǒng)將會漸趨主流，為了讓系統(tǒng)可以自動學習以辨識物件，整合AI功能的機器視覺軟體將會推動工業(yè)機器視覺軟體市場的成長。

亞太區(qū)領(lǐng)軍 汽車、食品與包裝業(yè)是主角

至於區(qū)域方面，亞太地區(qū)將會是機器視覺最主要的市場。依據(jù)MarketsadMarkets的報告，在2020年至2025年之間，亞太區(qū)將擁有整體機器視覺市場最大的佔有率，主因為中國、日本、印度和韓國等亞太地區(qū)國家，將投入大量的製造業(yè)產(chǎn)線自動化的投資。

此外，亞太區(qū)的消費電子公司之間的激烈競爭，可能也會促進該地區(qū)機器視覺系統(tǒng)的採用。但因為COVID-19嚴重影響了亞太地區(qū)的製造業(yè)，未來的發(fā)展局勢仍須進一步觀察。

圖3 : 使用智慧相機的機器視覺系統(tǒng)會逐漸受到重視。

而在產(chǎn)業(yè)方面，汽車產(chǎn)業(yè)預計將會是機器視覺最主要的市場。因其在關(guān)鍵的製造流程中提供了更高的準確性，這些流程包括垃圾箱的拾取，以及用於組裝的零件的定位。由於車廠技術(shù)工人的短缺和汽車製造價格的下降，汽車公司在生產(chǎn)過程中更加關(guān)注自動化。因此，未來汽車產(chǎn)業(yè)將佔據(jù)最大的機器視覺市場。

同樣面臨人力挑戰(zhàn)的，食品與包裝工業(yè)，這些產(chǎn)業(yè)都是高度勞動密集型的，人工成本大約是產(chǎn)品成本的50％，且大部分是重複性工作。因此導入機器視覺系統(tǒng)將可大幅降低人工成本，尤其是在COVID-19之後，食品和包裝的自動化需求將會大量增加，以確保整體流程中的人為干預最少。

至於具體的應(yīng)用項目，當然是品管和檢測，特別是製造工藝不斷提高，同時技術(shù)工人的短缺，對視覺檢測技術(shù)的依賴也會更加提供，成為最主要的成長趨力。