Machine Vision

FACTORIPRO · FACTORY AUTOMATION

Machine Vision คืออะไร?

จากการ “มองเห็น” ชิ้นงาน ไปสู่การตรวจสอบ วัดตำแหน่ง อ่านรหัส และส่งผลลัพธ์ให้ระบบอัตโนมัติ Machine Vision ทำให้ภาพกลายเป็นข้อมูล ที่เครื่องจักรนำไปใช้ตัดสินใจได้

CAMERA VISION INSPECTION AUTOMATION ROBOTICS
Machine Vision คืออะไร ระบบการมองเห็นสำหรับงานอุตสาหกรรม

ถ้าเครื่องจักรต้อง “ดู” ชิ้นงานเอง จะทำอย่างไร?

ในระบบอัตโนมัติของโรงงาน บางงานไม่ได้ต้องการเพียงเซนเซอร์บอกว่า “มีชิ้นงานหรือไม่มี” แต่ต้องรู้มากกว่านั้น เช่น ชิ้นงานถูกด้านหรือไม่ ประกอบครบหรือเปล่า ตำแหน่งอยู่ตรงไหน หรือรหัสบนสินค้าอ่านว่าอะไร

นี่คือหนึ่งในพื้นที่ที่ Machine Vision เข้ามามีบทบาท โดยเปลี่ยนข้อมูลจากภาพ ให้กลายเป็นผลลัพธ์ที่ระบบอัตโนมัติ สามารถนำไปใช้งานต่อได้

MACHINE VISION SEE.
ANALYZE.
ACT.
IMAGE → DATA → DECISION

Machine Vision คืออะไร?

Machine Vision คือระบบที่ใช้ การรับภาพ การจัดแสง อุปกรณ์ประมวลผล ซอฟต์แวร์หรือ Algorithm และการเชื่อมต่อกับระบบควบคุม เพื่อดึงข้อมูลที่ต้องการจากภาพ และนำผลลัพธ์ไปใช้กับงานอุตสาหกรรมแบบอัตโนมัติ

กล้องจึงเป็นเพียงส่วนหนึ่งของระบบ เพราะการมองเห็นที่เชื่อถือได้ยังขึ้นกับ เลนส์ แสง ระยะติดตั้ง ลักษณะชิ้นงาน การประมวลผล และเงื่อนไขหน้างาน ด้วย

ระบบอาจใช้สำหรับตรวจ Pass / Fail วัดขนาด หาตำแหน่ง อ่านรหัส ระบุลักษณะของชิ้นงาน หรือส่งข้อมูลให้ Robot และ PLC ตามการออกแบบของระบบ

Machine Vision ทำงานอย่างไร?

โครงสร้างจริงอาจแตกต่างกันตามระบบ แต่สามารถมองภาพรวมของกระบวนการได้เป็น 4 ขั้นตอน

STEP 01

จับภาพ IMAGE ACQUISITION

กล้องรับภาพของชิ้นงาน โดยต้องเลือกกล้อง เลนส์ ระยะมอง และแสง ให้เหมาะกับรายละเอียดที่ต้องตรวจ

STEP 02

ประมวลผลภาพ IMAGE PROCESSING

ระบบประมวลผลภาพ เพื่อค้นหาข้อมูลที่กำหนด เช่น ขอบ รูปร่าง สี ตำแหน่ง ตัวอักษร หรือรหัส

STEP 03

ประเมินผล DECISION

นำข้อมูลที่ตรวจพบ ไปเปรียบเทียบกับเงื่อนไข เช่น Pass / Fail หรือคำนวณค่าที่ระบบต้องการ

STEP 04

ส่งผลลัพธ์ OUTPUT / CONTROL

ส่งข้อมูลไปยัง PLC Robot ระบบคัดแยก ฐานข้อมูล หรืออุปกรณ์อื่น เพื่อดำเนินการขั้นถัดไป

CAPTURE
PROCESS
DECIDE
OUTPUT

Machine Vision ใช้ทำอะไรในโรงงาน?

QUALITY INSPECTION

ตรวจสอบคุณภาพสินค้า

ใช้ตรวจลักษณะที่ระบบถูกออกแบบให้มองหา เช่น ชิ้นส่วนขาดหาย ตำแหน่งประกอบผิด รอยตำหนิบางประเภท หรือความแตกต่างของชิ้นงาน

MEASUREMENT

วัดขนาดและตำแหน่ง

ใช้ภาพเพื่อคำนวณขนาด ระยะ ตำแหน่ง หรือมุมของชิ้นงาน ภายใต้ระบบที่ได้รับการออกแบบ และสอบเทียบอย่างเหมาะสม

SORTING

คัดแยกสินค้า

จำแนกชิ้นงานตามคุณลักษณะที่กำหนด เช่น รูปร่าง สี ประเภท หรือตำแหน่ง แล้วส่งผลไปยังระบบคัดแยก

IDENTIFICATION

อ่าน Barcode / QR / ตัวอักษร

ใช้อ่านข้อมูลประจำชิ้นงาน เพื่อ Traceability ตรวจสอบรหัส หรือเชื่อมข้อมูลเข้ากับระบบการผลิต

ROBOT GUIDANCE

บอกตำแหน่งให้ Robot

Vision สามารถช่วยระบุตำแหน่ง และ Orientation ของชิ้นงาน เพื่อส่งข้อมูลให้ Robot ใช้ในการหยิบ จัดวาง หรือประกอบ เมื่อระบบได้รับการออกแบบให้ทำงานร่วมกัน

มี “กล้องดี” อย่างเดียว ยังไม่พอ

คุณภาพของ Machine Vision เกิดจากหลายองค์ประกอบทำงานร่วมกัน ไม่ใช่ความละเอียดของกล้องเพียงตัวเดียว

CAMERA กล้อง

รับภาพด้วย Resolution, Frame Rate และ Sensor ที่เหมาะกับงาน

LENS เลนส์

กำหนด Field of View ระยะทำงาน และรายละเอียด ที่กล้องสามารถมองเห็น

LIGHTING แสง

ทำให้คุณลักษณะที่ต้องการตรวจ แยกออกจากพื้นหลัง และลดความแปรปรวนของภาพ

PROCESSING การประมวลผล

Algorithm หรือซอฟต์แวร์ วิเคราะห์ข้อมูลจากภาพ ตามโจทย์ที่กำหนด

CRITICAL FACTOR แสงสำคัญ
พอ ๆ กับกล้อง

ภาพที่คนมองว่า “ชัด” ไม่ได้แปลว่าจะเป็นภาพที่ดีที่สุด สำหรับ Machine Vision เสมอไป

สิ่งที่ระบบต้องการคือภาพที่ ทำให้ Feature ที่ต้องตรวจ แตกต่างจากสิ่งรบกวนอย่างสม่ำเสมอ

ชิ้นงานผิวเงา ชิ้นงานโปร่งใส ตัวอักษรจาง พื้นผิวขรุขระ หรือชิ้นงานที่มีสีใกล้เคียงพื้นหลัง อาจต้องใช้เทคนิคการจัดแสง เลนส์ และมุมกล้องแตกต่างกัน

ดังนั้นการเพิ่ม Resolution ของกล้องเพียงอย่างเดียว ไม่จำเป็นต้องแก้ปัญหาการตรวจจับได้

Machine Vision ช่วยโรงงานได้อย่างไร?

01 · CONSISTENCY

ตรวจตามเกณฑ์ที่กำหนด

ระบบสามารถใช้เกณฑ์เดิม ตรวจชิ้นงานซ้ำ ๆ ช่วยลดความแปรปรวนจากการตรวจด้วยสายตา ในงานที่เหมาะกับ Vision

02 · SPEED

ทำงานร่วมกับ Automation

สามารถออกแบบให้ตรวจชิ้นงาน ตาม Cycle Time ของระบบ เมื่อกล้อง การประมวลผล และการสื่อสารถูกเลือกเหมาะสม

03 · DATA

เปลี่ยนการตรวจเป็นข้อมูล

ผลการตรวจสามารถบันทึก เพื่อวิเคราะห์แนวโน้ม Traceability หรือใช้ร่วมกับระบบข้อมูลการผลิต

04 · AUTOMATION

เชื่อมต่อการตัดสินใจ

ผลจาก Vision สามารถนำไปใช้ คัดทิ้ง หยุดเครื่อง แจ้งเตือน หรือสั่ง Robot ตาม Logic ที่ออกแบบไว้

ENGINEERING NOTE

Machine Vision ไม่ได้ “มองเก่งกว่าคน” ทุกสถานการณ์

ข้อได้เปรียบของ Machine Vision คือ ความสามารถในการทำงานตามเงื่อนไขที่กำหนด ซ้ำได้ และเชื่อมต่อกับระบบอัตโนมัติ แต่ประสิทธิภาพจะขึ้นกับ คุณภาพภาพ แสง เลนส์ Resolution ความเร็วชิ้นงาน ความแปรปรวนของผลิตภัณฑ์ Algorithm และการตั้งเกณฑ์ตรวจ

หากสภาพแสงเปลี่ยน ชิ้นงานมีหลายรูปแบบ กล้องสั่น ภาพเบลอ หรือ Defect ที่ต้องการตรวจ ไม่สามารถแยกออกจากชิ้นงานปกติได้อย่างชัดเจน ระบบก็สามารถตรวจผิดได้เช่นกัน

ดังนั้น Machine Vision ไม่ใช่เพียงการซื้อกล้องมาติด แต่เป็น งานออกแบบระบบการมองเห็นทั้งหมด

ก่อนติด Machine Vision ต้องตอบให้ได้ 6 เรื่อง

CHECK 01 ต้องการตรวจอะไร?

Defect, ขนาด, สี, ตำแหน่ง, Barcode หรือข้อมูลประเภทใด

CHECK 02 รายละเอียดเล็กแค่ไหน?

Feature ที่เล็กที่สุด ที่ต้องการตรวจมีขนาดเท่าไร และต้องแยกจากพื้นหลังอย่างไร

CHECK 03 ชิ้นงานเคลื่อนที่เร็วแค่ไหน?

ความเร็วและ Cycle Time มีผลต่อกล้อง Exposure Trigger และการประมวลผล

CHECK 04 สภาพแสงเป็นอย่างไร?

ต้องควบคุมแสงภายนอก Reflection เงา หรือออกแบบ Lighting เพิ่มหรือไม่

CHECK 05 หลังตรวจแล้วต้องทำอะไร?

แค่แสดงผล หรือส่งไป PLC, Robot, Reject System และฐานข้อมูล

CHECK 06 ยอมรับความผิดพลาดได้แค่ไหน?

ต้องกำหนดเกณฑ์ Pass / Fail และทดสอบกับความแปรปรวนของชิ้นงานจริง

FACTORIPRO SUMMARY

Machine Vision คือการเปลี่ยน “ภาพ” ให้เป็น “ข้อมูล”

ระบบ Machine Vision ใช้การรับภาพและการประมวลผล เพื่อดึงข้อมูลจากชิ้นงาน แล้วนำผลไปใช้กับ การตรวจสอบคุณภาพ การวัด การคัดแยก การอ่านรหัส และการควบคุมระบบอัตโนมัติ

จุดสำคัญคือ ไม่ควรเริ่มจากคำถามว่า “ต้องซื้อกล้องกี่ Megapixel?” แต่ควรเริ่มจาก เราต้องการเห็นอะไร ต้องเห็นละเอียดแค่ไหน ชิ้นงานเคลื่อนที่อย่างไร และหลังจากเห็นแล้วระบบต้องทำอะไรต่อ

เมื่อกำหนดโจทย์ชัด จึงค่อยออกแบบกล้อง เลนส์ Lighting การประมวลผล และการเชื่อมต่อให้เหมาะกับหน้างานจริง


Visitors: 100,083