在工業自動化快速發展下，視覺檢測技術已從單純的影像擷取工具，發展為整合人工智慧（AI）與深度學習的全方位解決方案。這個轉變不僅帶來了更高的檢測準確度，也為製造業帶來前所未有的靈活性。
本篇文章將帶您深入了解機器視覺軟體的核心功能與應用場景，並透過實際案例，展示如何運用機器視覺軟體來解決製造業所面臨的挑戰。
什麼是機器視覺軟體?
機器視覺軟體扮演著電腦的『眼睛』與『大腦』雙重角色，協助工業設備看見、理解並分析生產環境中的各種視覺資訊。它能夠快速且準確地找出產品瑕疵、判斷零件位置，甚至在複雜環境中識別特定物件。
以業界領先的機器視覺軟體 Zebra Aurora Vision 為例，透過整合深度學習技術，不僅能進行基本的尺寸測量和外觀檢測，更能適應複雜多變的工業環境。舉例來說，在汽車零件生產線上，即使零件的擺放角度不一、表面反光程度不同，或是周圍光線條件變化，軟體依然能夠精確地完成檢測任務。
Zebra Aurora Vision 是什麼?
Zebra Aurora Vision 是一套專業的機器視覺軟體，專為工業自動化與品質檢測應用而設計。軟體整合了先進的影像處理、機器學習及深度學習技術，能協助工程師快速開發與部署各種視覺檢測方案。
不同於傳統的程式開發方式，Zebra Aurora Vision 採用創新的圖形化開發介面，讓使用者能透過直覺方式建立複雜的視覺檢測流程，大幅降低技術門檻。從基礎的尺寸測量、條碼辨識，到進階的瑕疵檢測與深度學習應用，這套軟體皆提供完整的解決方案。
Zebra Aurora Vision Studio
Zebra Aurora Vision Studio 是一個完整的機器視覺開發環境，專為視覺系統開發者與整合商設計。特色在於提供圖形化開發介面，讓使用者能以視覺化方式設計檢測流程，無需編寫複雜程式碼。
工程師只要透過拖曳方式連接各種功能方塊，即可快速建立複雜的視覺檢測應用。此外，它還具備即時影像預覽功能，讓開發者能立即檢視每個處理步驟的結果，大幅提升開發效率。
Zebra Aurora Vision Library
Zebra Aurora Vision Library 是一個強大的程式開發函式庫，提供豐富的影像處理與分析工具。此版本特別適合需要將機器視覺功能整合至現有系統的開發者。它支援包括 C++ 與 .NET 在內的多種程式語言介面，使程式設計師能靈活地在自有應用程式中運用 Aurora Vision 的強大功能。該函式庫內建數百個最佳化的影像處理演算法，從基礎影像濾波到複雜形狀分析皆有完整支援。
Zebra Aurora Deep Learning
Zebra Aurora Deep Learning 是一個專業的深度學習模組，可與 Studio 或 Library 版本靈活整合。此模組專為處理傳統機器視覺技術難以解決的複雜檢測任務而設計。它提供直覺的深度學習工具，讓使用者能透過範例學習方式，訓練系統辨識各種複雜的視覺特徵。
Zebra Aurora Vision 版本選擇
對於需要快速開發視覺應用的使用者，可以選擇 Studio 版本，需要深度客製化的開發者可以使用 Library 版本，而面對複雜的檢測需求時，可以加入 Deep Learning 模組來增強系統的辨識能力。這樣的模組化設計讓使用者能夠根據實際需求，選擇最適合的組合，能確保系統效能，又能控制導入成本。
機器視覺軟體的運作原理
機器視覺軟體的運作原理可以分為三個主要階段：
- 影像擷取：從工業相機接收即時的視覺資訊
- 影像處理：將原始影像轉化為可分析的數位資訊
- 影像分析：根據預設規則判斷和識別目標特徵
影像擷取
機器視覺軟體能從工業相機接收現場即時的視覺資訊，實現高效率的影像擷取。Zebra Aurora Vision 支援包括 GigE Vision、USB3 Vision 與 Camera Link 等多種工業攝影機介面標準，確保使用者能順利整合不同介面標準的工業相機，並提供豐富的相機參數調整選項，使用者可依據實際應用需求，精確控制曝光時間、增益值與白平衡等參數。
影像處理
機器視覺軟體擷取影像後，系統進入關鍵的影像處理階段，將原始視覺資料轉化為可分析的數位資訊，透過一系列演算法進行影像優化與強化。此階段目的在於突顯關注特徵，同時降低雜訊對後續分析的影響。
Zebra Aurora Vision 提供多項強大的影像預處理工具，能有效改善影像品質。系統可自動調整影像亮度與對比度，確保在不同光源條件下都能獲得穩定的檢測效果。在處理工業零件表面瑕疵時，可透過邊緣強化演算法，使細微的刮痕或凹陷更為明顯，提升檢測準確度。
影像分析
透過機器視覺軟體的影像分析功能，系統能準確判斷與識別目標物件特徵。此階段系統依據預設規則與標準，對處理後的影像進行深入分析。
Zebra Aurora Vision 整合多種先進分析工具，提供全方位的工業檢測解決方案。系統不僅能透過自動識別技術進行基礎尺寸量測，更運用深度學習技術從樣本中學習辨識各類表面缺陷，精確判斷瑕疵的位置、類型與嚴重程度。此突破性技術使系統能透過觀察良品與不良品的樣本來建立檢測標準，不僅大幅提升檢測的靈活性與準確度，更特別適合處理外觀多變的產品檢測任務。
常見的機器視覺軟體的應用場景
機器視覺軟體在現代工業製造中扮演關鍵角色，應用範圍涵蓋從基礎零件檢測到複雜的自動化生產線。以下為幾個常見的機器視覺軟體應用場景：
- 精密製造業的品質檢測
- 自動化生產線的即時監控
- 機器人的視覺引導
精密製造業的品質檢測
在精密製造領域，如半導體與電子元件產業，品質管控要求極為嚴格。機器視覺軟體搭配機器視覺相機，可執行微米級的尺寸量測，檢測電路板焊點品質，並識別極細微的表面缺陷。系統的高精度檢測能力不僅確保產品品質，更大幅降低人工檢查的時間成本。
自動化生產線的即時監控
在高速運轉的自動化生產線上，機器視覺軟體提供即時的視覺監控與分析功能。系統能在產品生產過程中進行即時檢測，快速識別不良品，防止其流入下游製程。此即時監控不僅提升生產效率，更降低品質異常造成的損失。
機器人的視覺引導
在智慧工廠中，機器視覺軟體與機器人系統的整合愈來愈常見。這類視覺導引技術能為機器人提供精確的位置資訊，使其能準確執行零件抓取、組裝與搬運等任務，特別適用於混線生產或需要彈性調整的生產環境。
Zebra Aurora Vision 機器視覺軟體的成功案例分享
在電動車產業蓬勃發展的現今，電池系統安全性已成為關鍵議題之一。德國 TAS GmbH 作為專業的金屬表面處理技術公司，負責生產電動車電池艙防護蓋的重要任務。這些看似簡單的防護蓋，實為確保電動車安全的關鍵零件，必須完美密封電池艙，防止水分等外部因素滲入導致電池腐蝕，降低潛在的起火風險。
面臨的挑戰
在電動車電池防護蓋的生產過程中，TAS GmbH 面臨了幾個關鍵的挑戰：
- 檢測標準嚴格：每個防護蓋都必須達到完美密封的要求，絕不允許有任何瑕疵
- 檢測項目複雜：需要同時檢查塗層均勻度、表面刮痕、雷射標記等多個面向
- 生產效率要求：需要在高速生產線上完成全方位的品質檢測
- 環境變數多：零件表面的反光程度不一，擺放角度各異，周圍光線條件也會改變
在追求完美品質的過程中，TAS GmbH 面臨了許多挑戰。
每個防護蓋皆須通過最嚴格的品質檢驗，檢測範圍涵蓋塗層均勻度、表面細微刮痕與雷射標記完整性等多個面向。這些高標準檢測需在高速運轉的生產線上完成，而金屬表面的反光特性、零件擺放角度的差異，以及工廠內部光線條件的變化，都為精確檢測帶來極大挑戰。
TAS GmbH 如何透過 Zebra Aurora Vision 解決所遇到的問題?
面對這些複雜挑戰，TAS GmbH 採用整合 Zebra Aurora Vision Studio 的智慧視覺檢測系統。此解決方案結合先進的深度學習技術與機器人自動化系統，建立高效且精確的品質檢測流程。
系統運作時，機器人手臂精準抓取電池防護蓋並送入檢測站，確保零件以最佳角度進行檢查。隨後，深度學習演算法啟動全方位的表面檢測，能精確識別各類瑕疵，包含細微刮痕、塗層厚度不均，以及雷射標記完整度等。
系統透過分析大量良品與不良品樣本，不斷優化檢測標準並提升判斷準確度。即使在光線條件變化或零件擺放角度各異的情況下，仍能維持穩定的檢測效果，展現優異的適應性。
Zebra Aurora Vision 為 TAS GmbH 帶來哪些優勢?
Zebra Aurora Vision 為 TAS GmbH 提升生產效益，透過精確的視覺檢測技術，不僅大幅提升檢測的準確度與一致性，更加快整體生產線的運作速度。
系統穩定的表現大幅降低人為檢測可能產生的誤差，確保每個出廠產品皆符合最嚴格的品質標準。此效益直接反映在產品品質與生產效率的提升上，展現智慧製造的實質價值。
總結
機器視覺軟體在工業自動化領域中，已經從最初的基本影像擷取，發展至今日整合 AI 與深度學習的全方位解決方案。透過完整的影像擷取、處理與分析功能，廣泛應用於精密製造業的品質檢測、自動化生產線的即時監控，以及機器人的視覺導引系統。以 TAS GmbH 的實際案例為例，在電動車電池艙防護蓋的生產過程中，機器視覺軟體成功克服了複雜環境下的品質檢測挑戰，展現其在工業應用上的實質效益。
未來機器視覺軟體的發展將朝向更深度的 AI 整合，提升深度學習模型的精準度與適應性，同時減少人工訓練需求。應用範疇也將從工業製造延伸至醫療、農業等多元領域，並結合 5G 技術實現遠端即時監控。 此外，透過與工業物聯網的深度整合，以及更直覺的使用者介面設計，機器視覺軟體將在推動製造業數位轉型的過程中扮演更重要的角色，協助企業實現零缺陷製造，邁向更高效且永續的智慧製造時代。