感測器軟硬體整合、點燃機器視覺市場

因應機器人與工業自動化的快速發展,以光學影像為基礎之影像辨識技術也逐漸受到重視。過去機械開發多以行動輔助或生產組裝為主,現在藉關鍵技術整合,開啟了智慧機器人的靈魂之窗,並可多元應用在人臉辨識、手勢辨識與3D空間建模。

3D printing in action on the CES 2016 show floor(圖片來源: CES 官方網站)

 

何謂「機器視覺」? 機器視覺系統(Machine Vision)是ㄧ個能自動輸出控制信號的影像辨別分析器。其中主要的原理是運用成像系統去擷取並分析可見的資訊(Visual Information),近而透過電腦運算對取得的影像進行識別。

簡單而言,機器視覺(Machine Vision)技術讓機器擁有人眼般的視覺能力,能識別與探索環境。較一般影像感測不同的地方在於,透過整合可見光、雷達、雷射、紅外線等各種感測器,結合特殊演算法,機器視覺(Machine Vision)不僅能擷取畫面,還能識別畫面內的物品種類、形貌、距離、移動方向等具體意義,進而提供圖騰辨識、人臉辨識、手勢辨識、產品檢測、環境探索等功能。

早期,機器視覺(Machine Vision)多應用於工廠自動化之光學檢測,近來藉技術開發擴大應用範疇,進入自動駕駛車、無人機、機器人、AR頭盔等創新載具領域。未來隨著感測軟硬體整合技術,將可進一步把採集資料累積成大數據進行分析解譯,並形成人工智慧系統,搶進智慧製造之虛實整合系統運作,例如: 智慧商業之精準行銷、智慧農業之農損預測、智慧物流之包裹3D掃描辨識、智慧防災之災區探勘與3D環境模型重建與智慧家庭之節能照護安全監控。

Smart house(圖片來源: GSTYLE Magazine)

 

實際案例分享可見於工研院(ITRI )發表的自動才積辨識系統,其整合光學、視覺與雷射辨識技術與量測專利支援包裹­配送後勤分流系統,提供物流業者系統化運費追蹤與分揀、包裝。改變以往由人工進行才積判讀的模式,整合智慧辨識技­術與高效演算法,快速判別包裹之才積大­小與條碼擷取包裹辨識條碼,提高整體物流規劃。

 

 

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