在全球製造業加速轉型的浪潮中，機器視覺技術扮演著越來越重要的角色。這項技術不只能協助企業因應少子化所帶來的人力短缺問題，更能提升產品品質、降低生產成本，成為打造智慧工廠不可或缺的關鍵技術。本文將深入探討機器視覺的運作原理、應用範疇，以及它如何協助製造業實現智慧化轉型，並透過實際案例，展示這項技術為產業帶來的具體效益。

機器視覺是什麼?

機器視覺(Machine Vision)是讓機器能夠「看見」的技術，透過相機等感測設備擷取影像，再經由電腦系統處理與分析，使機器能夠理解所看到的內容並做出相應的判斷，進而協助執行各種需要視覺感知的任務。

相較於人類視覺，機器視覺可以24小時不間斷工作，能夠精確測量尺寸與角度，可感知人眼無法看見的光譜範圍（如紅外線、紫外線），且具有快速處理速度和高度結果一致性。隨著人工智慧和深度學習技術的發展，機器視覺的技術限制正在逐步突破，應用領域也持續擴展至我們的生活中。

機器視覺的運作原理

機器視覺系統的運作可以分為四個主要階段：

  • 影像擷取
  • 影像預處理
  • 特徵提取與分析
  • 決策與輸出

影像擷取

影像擷取階段需要硬體設備的配合。系統使用相機、光源和鏡頭等設備，在適當的照明條件下拍攝目標物體。相機將光信號轉換為數位影像信號，這些數位信號就是後續處理的基礎。

以自動駕駛車為例，車輛會透過安裝在車身各處的相機，持續拍攝周遭路況、行人、其他車輛等影像。

影像預處理

影像預處理階段主要是改善原始影像的品質。系統會進行雜訊消除、亮度調整、對比度增強等處理，有時也會進行影像幾何校正或色彩校正。這些預處理的目的是為了讓後續的分析更加準確。

在自動駕駛的情境中，系統會對拍攝到的路況影像進行處理，例如在夜間增強影像亮度，或是在逆光情況下調整對比度，確保能清楚辨識路況。

特徵提取與分析

特徵提取與分析是機器視覺系統的核心。系統會從處理過的影像中提取關鍵特徵，例如物體的邊緣、顏色、形狀、尺寸等。透過各種演算法，系統能夠識別這些特徵並進行分析，例如進行模式匹配、物件分類或尺寸測量等。

自動駕駛車會從影像中識別車道線、交通號誌、路人、其他車輛的位置和移動方向，並即時判斷與這些物體的距離。

決策與輸出

根據分析結果，系統會做出相應的判斷或決策，例如判定產品是否合格、測量結果是否在允許範圍內等。這些決策結果可以觸發後續動作，如啟動警報、控制機械手臂、記錄數據等。

對自動駕駛車而言，系統會根據分析結果決定是否需要減速、變換車道或緊急煞車，進而控制車輛的轉向系統、煞車系統做出相應的反應，確保行車安全。

機器視覺系統透過影像擷取、影像預處理、特徵提取與分析，以及決策與輸出四個階段，讓機器能夠擁有視覺功能，協助各種產業實現自動化、智慧化和品質管理等目標。這套系統不僅提升了生產效率，也確保了產品品質的一致性，成為現代工業和智慧應用不可或缺的關鍵技術。

機器視覺是人工智慧嗎?

機器視覺技術本身並不是人工智慧，它是一個獨立的技術領域，專注於讓機器能夠透過視覺感測來理解周遭環境。不過，隨著人工智慧技術的進步，現代的機器視覺系統經常會結合人工智慧，特別是深度學習技術，來提升性能與擴展應用範圍。

傳統的機器視覺

傳統機器視覺主要依靠預先設定的規則和演算法來處理影像，例如使用固定的閾值來檢測瑕疵，或使用特定的幾何計算來測量尺寸。這種方法在簡單且環境穩定的情況下運作良好，但面對複雜或變化的場景時較為侷限。

機器視覺結合人工智慧技術

當機器視覺結合人工智慧技術後，系統能夠學習辨識更複雜的特徵和模式。例如，深度學習模型可以從大量樣本中學習到物體的各種外觀變化，使得系統能更準確地辨識物體，即使在光線、角度或背景改變的情況下。

隨著人工智慧技術的進步，機器視覺系統的應用範圍不斷擴大，從最初的簡單檢測任務，發展到現在能夠處理更複雜的視覺理解任務，如場景理解、人臉辨識、行為分析等。這種結合讓機器視覺系統變得更智能、更靈活，也更接近人類的視覺認知能力。

AOI 自動光學檢測：機器視覺的進階應用

除了自動駕駛視覺系統之外，機器視覺的進階應用也包括近年來製造業在進行智慧製造的重要技術: AOI 自動光學檢測。

AOI (Automated Optical Inspection) 自動光學檢測，是利用機器視覺來取代或輔助人眼進行檢測，應用範圍非常廣泛，遍及各個產業。瑕疵檢測是 AOI 最主要的應用，透過高速攝影機和影像處理技術，可以快速且精確地檢測產品表面的各種瑕疵，包括尺寸異常、表面缺陷、印刷品質或是元件缺失等。此外，在自動化生產過程中，AOI 也可以引導機器手臂進行精確的定位和貼合等作業。

接下來，讓我們以手機螢幕的瑕疵檢測流程為例，詳細說明 AOI 系統的運作過程。

影像擷取階段

在生產線上安裝機器視覺相機，並對準待檢測的螢幕，這是影像擷取的第一步。在眾多機器視覺解決方案中，我們推薦使用 Zebra 機器視覺相機，它具備業界領先的高解析度和高速拍攝能力，能清晰地捕捉螢幕表面的影像，即使是細微的瑕疵也能被完整記錄下來。例如，它可以精確捕捉到螢幕像素級別的細節，並以極高的速度完成拍攝，確保生產線的效率。

影像預處理階段

影像擷取後，必須透過機器視覺軟體進行預處理，這個階段主要是改善影像品質以利後續分析。系統會運用軟體先進的演算法進行多種處理，包括去除影像中不同類型的雜訊、自動調整影像亮度和對比度，以及校正影像的幾何畸變等，以提升後續瑕疵分析的精準度。

在眾多解決方案中，採用高品質的 Zebra 機器視覺相機搭配功能強大的 Zebra Aurora Vision 軟體，能提供最佳的影像預處理效果。Zebra 硬體和軟體的完美整合，不僅簡化了系統設定流程，更能有效減少影像數據的傳輸延遲和數據丟失，提高系統的穩定性和可靠性。

特徵提取與分析階段

完成影像預處理後，系統進入特徵提取與分析階段，這是機器視覺檢測的核心環節。在這個階段，系統會根據預先設定的檢測參數，分析影像中的各種特徵，識別可能存在的瑕疵。對於螢幕檢測而言，系統會偵測各類缺陷，包括刮痕、污漬、亮點、暗點等，同時測量這些瑕疵的大小、位置等詳細資訊。

Zebra Aurora Vision 提供豐富且靈活的視覺分析工具，透過強大的深度學習演算法，能夠精確識別各種複雜的瑕疵模式。系統不只能執行基本的瑕疵檢測，還可以進行更進階的分析，如表面紋理分析、邊緣完整性檢查等。

決策與輸出階段

根據分析結果，系統會依據預先設定的標準，判定螢幕是否合格。當檢測到瑕疵超出允許範圍時，系統會立即發出警報信號，並透過與自動化設備（如機械手臂）的整合，將不合格品自動剔除出生產線，確保產品品質。

Zebra Aurora Vision 軟體提供完整的決策輸出功能，不僅能即時顯示檢測結果，還可以生成詳細的檢測報告。系統會自動記錄每個螢幕的檢測數據，包括瑕疵的類型、位置、尺寸等資訊，方便後續的數據分析和生產優化。透過 Zebra 的網路介面，這些檢測資訊可以即時傳送到工廠管理系統，讓管理者能夠遠端監控生產狀況，及時調整生產參數，提升整體生產效率。

為何機器視覺技術即將改變製造業的生態?

製造業目前正面臨著多重挑戰：少子化導致的勞動力短缺、降低人事成本、全球競爭加劇下的成本削減壓力，以及消費者對產品品質要求的持續提高。這些挑戰迫使製造業必須尋求創新的解決方案。

少子化導致的勞動力短缺

台灣少子化不斷創新高，每年投入製造業生產線的工作人員愈來愈少，企業正面臨嚴重的人力短缺困境。特別是在需要長時間、高度專注的品質檢測崗位上，更是難以招募到合適的人才。機器視覺系統能夠24小時不間斷運作，一台設備就能替代多名檢測人員的工作，有效解決人力不足的問題。

此外，機器視覺還能執行人眼難以持續進行的精密檢測工作。人眼容易因為疲勞而降低檢測效率和準確度，但機器視覺系統可以維持穩定的檢測品質和一致的判定標準，大幅提升產品良率。

人事成本不斷上升

隨著基本工資持續調漲，製造業的人事成本壓力與日俱增。特別是在需要多班輪值的生產線上，人工檢測的成本更是一筆可觀的支出。雖然機器視覺系統的前期投資較高，但從長遠來看，可以大幅降低人事支出。

導入機器視覺系統後，不僅能取代多名檢測人員的工作，還能避免加班費和夜班津貼等額外支出，也能大幅減少工安意外。 同時，機器視覺系統能即時發現瑕疵品，避免不良品流入後段製程，減少返工和材料浪費所造成的額外成本。這種預防性的品質管理方式，能有效降低整體的生產成本。

提升產品品質

在全球競爭日益激烈的市場環境下，產品品質已成為企業的關鍵競爭力。機器視覺系統不只具備超越人眼的檢測精度，還能透過深度學習不斷提升檢測能力。系統可以處理更複雜的檢測任務，識別更細微的瑕疵，確保產品品質始終如一。

此外，機器視覺系統還能記錄和分析每一個檢測數據，協助企業建立完整的品質追溯機制。透過這些數據分析，企業能及早發現生產問題，即時改善製程，不斷提升產品品質。

實際案例：BOSCH 導入機器視覺的成功經驗

全球知名的汽車零組件大廠 BOSCH，在巴西廠的柴油噴油嘴生產線上，成功導入了 Zebra 的機器視覺解決方案，大幅提升了生產效率與品質管理能力。

這套方案結合了 Zebra 的多項產品，包括 Concord PoE 影像擷取卡、Indio I/O 卡，以及功能強大的 Aurora Design Assistant 機器視覺軟體。系統透過三台工業級 GigE 相機，同時執行字元辨識和條碼驗證等多項檢測任務，確保產品品質。

導入新系統後，BOSCH 達成了令人驚艷的成效：不只讓生產線日產能提升至 7,000 個零件，更將瑕疵品誤判率大幅降低至 5% 以下。最重要的是，這套系統操作相當簡單，作業人員不需具備機器視覺相關專業，經過簡單訓練就能上手操作。這個成功案例，充分展現了機器視覺技術如何協助企業在實際生產環境中，同時達到提升效率、品質和自動化水準的目標。

結論:機器視覺技術帶動製造業轉型

隨著製造業面臨的挑戰日益增加，機器視覺技術已成為推動產業升級的關鍵推手。從基礎的影像擷取到進階的 AOI 應用，這項技術不僅解決了人力短缺和成本壓力等迫切問題，更為製造業帶來全新的發展機會。

特別是在工業4.0 的浪潮下，機器視覺結合人工智慧技術的應用，正在重新定義製造業的生產模式。從 BOSCH 的成功案例可以看出，完善的機器視覺解決方案能夠同時提升生產效率、品質管理和自動化水準，為企業創造實質的競爭優勢。

隨著技術不斷進步，機器視覺的應用將更加廣泛且深入。對於正在考慮導入智慧製造的企業來說，及早布局機器視覺技術，將是邁向數位轉型的重要一步。在這個劇烈變革的時代，唯有擁抱創新科技，才能在全球競爭中站穩腳步，持續提升企業競爭力。

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