當生產線需要可重複的決策時，機器視覺就很重要。
在生產中，只有當相機、鏡頭、照明、觸發器、夾具和剔除邏輯能夠在實際生產線條件下反覆將合格零件與 NG 零件分離時，機器視覺才變得有用。
基礎知識
什麼是機器視覺？
機器視覺是一種使用相機、鏡頭、照明和軟體來檢查產品的自動化方法，因此生產線可以測量、定位、接受、拒絕或追蹤零件。
要點
什麼是機器視覺？
在生產中，機器視覺不只是相機和軟體。相機、鏡頭、光源、觸發、治具和剔除邏輯必須配合，在真實產線條件下反覆區分良品與不良品（NG），才能發揮作用。
本文採機器輔助翻譯，尚未經真人語言審閱。技術條件仍須依實際樣品與來源資料確認。 英文原文
大多數最初的項目都因圖像證據薄弱而失敗。
工廠通常會先購買相機，然後發現眩光、零件移動、觸發定時缺失或固定裝置鬆動會妨礙穩定的偵測。應在型號之前檢查成像路徑。
說明檢測工位必須作出的判定。
說明系統是否必須測量、定位、讀取、計數、接受或拒絕零件，然後發送帶有 FOV、工作距離和速度的合格/NG 樣本。
驗證判定與輸出，而不僅是影像。
測試工位能否給出所需輸出：剔除、量測、讀取、定位或報告。使用良品、不良品（NG）和臨界樣品，依預定治具與觸發時序驗證；僅有清晰影像，並不能證明生產檢測已經成立。
先掌握這些重點
- 穩定的偵測取決於完整的影像鏈，而不僅僅是相機。
- 燈光、鏡頭、觸發器和固定裝置的選擇決定了軟體是否能看到可靠的證據。
- 2D 視覺解決對比任務，而 3D 視覺則添加高度或輪廓證據。
選型與操作說明
當工作站可以重複相同的決定時，機器視覺就會變得有用。
相機捕捉證據，但生產價值來自可重複性：相同的零件呈現、相同的光響應、相同的觸發視窗以及正常變化下相同的輸出規則。
只購買相機通常會留下最大的風險。
高解析度感測器無法補救眩光、景深不足、治具鬆動或觸發過晚。應同時審查相機、鏡頭、照明和零件的機械保持與呈現條件。
2D和3D視覺解決不同的證據問題。
2D 視覺利用影像對比度、邊緣和印刷資訊。僅靠顏色或對比度無法區分良品與不良品時，3D 視覺會增加高度、輪廓或體積資料。
比較影響選型的條件
| 比較項目 | 實務判斷 | 詢價時需要的資料 |
|---|---|---|
| 主要證據 | 2D 使用影像對比度；3D 增加高度或輪廓資料。 | 傳送 2D 的範例影像和 3D 的高度公差。 |
| 常見輸出 | 通過/失敗、位置、測量或條碼結果。 | 說明 PLC 或操作員所需的決定。 |
| 最小 RFQ 輸入 | 準備 5 輸入：零件影像、缺陷、FOV、速度和公差。 | 縮短型號選擇並避免僅目錄提供報價。 |
詢價前準備
- 良品與不良品（NG）的影像
- 檢驗目標及剔除規則
- FOV，工作距離和線速度
- 目前的手動或自動檢查方法
- 所需輸出至 PLC、機器人、資料庫或操作員
常見選型誤區
- 當真正的問題是光線、鏡頭或工件固定夾具的穩定性時，只購買相機是錯誤的。
- 當檢查證據不同時，將 2D 和 3D 視為可互換是錯誤的。
- 在未定義通過/失敗、測量或可追溯性輸出的情況下發送目錄請求是錯誤的。
參考資料與支持範圍
即時機器視覺系統的組件
影像感測器、照明、鏡頭、處理和通訊鏈的行業參考。
機器視覺標準介紹
相機特性、介面和可互通機器視覺系統的標準環境。
機器人和製造自動化
自動目視檢查、測量、機器人引導和條碼讀取的製造參考。
相關產品與方案
延伸技術指南
常見問題
本指南常見問題
簡單來說什麼是機器視覺？
機器視覺是一種使用相機、鏡頭、照明和軟體來檢查產品的自動化方法，因此生產線可以測量、定位、接受、拒絕或追蹤零件。
機器視覺系統的主要部分有哪些？
核心部件為相機、鏡頭、照明、觸發器或感測器、控制器或軟體、I/O和機械夾具。相機選擇只是系統的一部分。
工廠什麼時候該使用機器視覺？
當手動偵測太慢、不一致或無法滿足所需的測量、條碼、定位或缺陷檢測重複性時，請使用機器視覺。
應用選型示範
這些內容是內部編寫的選型示範，用於說明組件選擇與建議驗收條件，並非真實客戶專案、實測交付成果或客戶背書。示範中的圖片僅用於說明。