自動化機器視覺檢測 在不同製造業的應用價值

人工成本持續提升，再加上自動化生產設備相繼投入產線，產線的產速也幾乎達到人工檢測的極限，以前在做部分加工段的品質料件檢測，大多會用人力配置透過專人挑揀問題料件、避免故障料件導致產生不良品，還要耗時間、成本修正產品，或導致過多成本浪費，但轉用機器視覺改善人工檢料，兼具提升產速、改善人工誤差率等優點…

人工成本不斷上漲，這幾年產線廠工不是經常出現缺工，就是工資持續飆漲，導致生產成本不斷上揚，即便大型製造商紛紛轉移製造基地，改往越南、印度等人工成本較地的區域移動，但實際上這些人工成本較低的國家平均薪資也持續提升，可以預見的人力成本過高問題遲早也會發生，隨著大型製造商、代工廠逐步對生產人力成本問題關注，透過機器視覺搭配自動化產線以減少人力涉入生產造成的成本提升，已成現代化工廠在提升產速、降低製造成本的重要關鍵。

機器視覺模組越做越精密，圖為CMOS感測元件與機器視覺嵌入式系統載板結合的機器視覺模組。(XIMEA)

機器視覺模組越做越精密，圖為CMOS感測元件與機器視覺嵌入式系統載板結合的機器視覺模組。(XIMEA)

導入機器視覺複雜度高、維護成本高 但綜合效益大

入機器視覺不像一般中央式的監控設備簡單，中央式監控設備僅需處理監控點的設置、電力／網路或是纜線配置，設置完成就可以沿用至少3到5年左右，這類監控點的錄像監控平台至少都有2～3年才有機會遇到設備擴展或是功能調整，但機器視覺對於系統配置的要求就相對高許多，一方面因應產線生產商品不同，有用到機器視覺系統的工站就必須時常對應調整，系統重組調校的頻度可能高達每週就會有異動，設置彈性要求要比常規監控設備複雜得多。

而導入機器視覺最大的門檻就在於預期成本、與可獲得的效益方面，成本部分可以思考如何從設備本身、系統維護調校成本各方面進行審視，預期效益其實也是跟前端設置成本連動。

半導體、SMT產製 機器視覺可進行高精度、非接觸式驗證

在半導體應用中，機器視覺監控產出品質的效益最高，因為人力進行晶圓或晶片產出質檢，肉眼視覺無法評判過小的工件製作精度，對人力質檢只能做到初步半自動產線的協助送料或簡單處理，卻不能完成關鍵的高精度質檢操作，而機器視覺可用近拍模組輕鬆將工件標的放大檢視製作細節，透過高精度、高倍率放大檢視，可將製作瑕疵在生產前段即就完成排除，避免衍生額外成本損失。

機器視覺可在半導體製造提的檢測內容，如連接埠彈片、焊接引腳狀態、封裝材料狀態、PIN針腳狀態等，由於機器視覺另可搭配特殊光環境輔助，強化機器視覺的驗證精度，突顯原有瑕疵工件的缺陷，這也是肉眼難以達到的分析精度，而透過高速化、自動驗證與撿料、挑料機制，甚至可以較人工搭配儀器處理效能更為提升。

而機器視覺在SMT表面黏著處理加工應用中也頗為常見，在SMT加工處理流程中，主要以自動化設備取代以往人工檢料、插件、焊料處理，自動化流程會快速加熱錫塊成為錫膏，在生產時透過空間掃描搭配貼片機將元件定位焊上，而整個過程因為自動化速度極快，也不利人工檢視，僅能在完成整段SMT處理後才能檢視整片載板是否有缺料或是焊接不佳問題。

然而，在載板整個製作完才能進行產品質檢根本緩不濟急，發現加工錯誤後仍進行上料、焊料等流程只會浪費成本，一般會在每個關鍵操作設置機器視覺模組，例如SMT分料、貼片前、貼片後、錫膏處理、元器件定位、元器件偏移檢測，焊接狀況如虛焊／空焊、短路、錫球過多／過少、元器件翻轉／側立、偏移等，或是功能模組、高價零組件搭配二維條碼進行料件管控等，都能在這些處理段搭配機器視覺，透過高速化的圖像驗證、分析與決策處理等。

電子產品生產 機器視覺可發揮元器件驗證效用

而在電子業應用方面，透過機器視覺檢測機制，可以對產線的元器件外觀利用機器視覺進行高速質檢，在產線送料一開始就能快速過篩不良元器件，或是元器件發生外觀毀損或是避免使用錯誤料件進行組裝，甚至因此導致終端製品龐雜的客服維修成本暴增。透過機器視覺系統取代傳統人工目視進行零部件質檢，其實可大幅減經人工肉眼檢測的勞動強度，也能避免廠工因為心情、疲勞與情緒影響了元器件質檢，減少更多不可控因素。

常見機器視覺系統在電子組裝工站可執行的檢測有表面(汙點、淺坑、淺瘤、劃痕、邊緣缺陷、圖案缺陷)檢測等，或針對加工件進行尺寸、內徑、外徑、偏心度、高度、厚度等料件不接觸式的數值參數檢測。

機器視覺傳產應用  自動化驗證可大幅降低人力成本

機器視覺導入印刷業也是常見的應用，在印刷業較偏重成品的檢測應用，尤其早期印刷過程大多仰賴專業技師逐關鍵工站以抽檢方式檢視階段印製成果，在抽檢頻次過低或是目測細心度不夠，往往都會造成印製大量出錯印製品後才發現質檢出了問題，導致製作時間成本、物料浪費。

常見機器視覺檢測用於印刷業有材質缺陷檢測，例如紙張的孔洞、印刷面的異物檢測等，另印刷檢測包含如刀絲、蹭版、飛墨與套印失準等問題，印刷成品或各階段輸出成果也可進行如淺印、色偏、露白等顏色缺陷檢測，印刷成品的件測項目則能包辦如錯／漏頁、倒裝頁、印刷裝訂瑕疵等。

透過機器視覺監控自動化產線的工件加工或是成品品質驗證，除前述幾大應用領域外，其實該自動化檢測技術也在汽車製造、食品飲料、醫療生技產業導入應用，同時在非製造業如進階監控、農產、醫學成像等高階影像視覺分析應用也相當常見。

機器視覺技術可透過高解析度影像模組搭配光學鏡頭優化影像擷取細節，甚至搭配特殊可見光或不可見光強化特殊的擷取細節需求，與傳統肉眼目測品質超越甚多，甚至導入自動化分料、檢件或挑選瑕疵品等機制，執行效能因導入電腦控制與自動化操作，機器視覺更具獨天獨厚的極佳優勢。

機器視覺非接觸式驗證、檢驗精度高

而在機器視覺的精度方面，中／高階機器視覺系統可達到千分之一英寸，相較肉眼檢測有極為明顯的差距與優勢。而在面對重複性的操作方面，肉眼檢測會有疲勞失準問題，導致不同時段或連續上工一段時間後，目測檢視的品質就會趨於下滑問題，導致每次檢測結果都會有或多或少的細微差異，但相同的檢測工作只要系統調校得宜，機器視覺可讓每次檢驗都能維持在一定程度的誤差標準下進行，不管檢測數量多寡、檢測時長多長，檢測結果均能維持一致性表現。

而左右生產效能與成本的產速支援方面，機器視覺的運行速度效能是遠超過肉眼檢測，尤其是檢測高速滾動的產線物件、元器件等，機器視覺可運用高速定位即自動驗證分析機制，機器產製的驗證效率較人力更高。

出處:DIGITIMES