智慧製造需求仍高 監控與辨識應用仍夯

智慧監控與辨識應用，可以讓許多管理工作變得更加輕鬆，即時掌握各種突發狀況，建立更安全、更便捷的生活環境。Wikipedia

行政院日前調整任務編組，廢除「生產力4.0發展指導小組」，並表示政府今後的生產力4.0政策，將聚焦在智慧機械上，雖然這也意味馬政府時代規劃的九年360億元4.0方案，將提前畫下句點，但也等於讓工業4.0所帶動的智慧製造方案更為聚焦，為了建構智能化製造、生產、銷售系統，以快速反應或預測市場需求，相關解決方案的需求只會有增無減。

如國發會委員會日前審查通過，將送行政院核定的「智慧機械產業推動方案」草案，和「生產力4.0方案」一樣，都是要利用雲端、大數據、物聯網、智慧機器人等生產力4.0技術，強調發展智慧型機器人感知(如感測器、傳感器等)、智動化(如減速機等)關鍵零件與模組自主供應能力，只是智慧機械方案更重視製造業方面的需求。

如台達電子吳江廠7月推出的工業機器人解決方案，除了號稱「變頻器的小巨人」能源管理變頻器及智慧製造的「控制大腦」外，監控與辨識功能更是創新研發的亮點，如高階泛用型感測控制器、以及具高速演算法支援彩色檢測，堪稱是智慧製造「眼睛」的視覺監控系統。

事實上，隨著智慧製造的市場需求持續增加，相關產業產值仍持續上揚，工研院智慧微系統科技中心主任朱俊勳表示，2015年臺灣智慧自動化整體產值持續成長至新台幣1.2兆元；機器人產值也從2014年新台幣554億元，增加至2015年的新台幣584億元，其中又以產業機器人為主力。

隨著產品製造技術愈來愈精密，用於工業機器人的智慧視覺技術及相關應用也因此快速升溫。Markets and Markets及Reportlinker市調機構就指出，機器視覺系統與元件市場，從2013年便以8.2%的年複合成長率(CAGR)成長，到2018年市場規模可望達到50億美元；而整體智慧影像分析市場產值，至2020年也將攀升至390億美元。

機器智慧視覺技術引入產線後，不僅可以提升機器人的工作量率，更能代替過去以人力作業為主的品管作業。由於產品檢測過程單調，且冗長的作業模式容易使操作者出現疲勞、注意力分散等問題，當機器智慧視覺技術已臻成熟之際，不但可以降低人為疏失的可能，更能提升檢測速度而加快產品製造流程。

機器智慧視覺技術若再搭配運動控制、中控設備與通訊系同，就可構成完整的智慧機器人解決方案。以機械手臂結合智慧視覺為例，機械手臂可透過智慧視覺所分析的重要資訊，判斷各種不同形狀的物件姿態，並自動以正確的角度，抓取正在輸送帶上移動的料件，進而完成自動化入料加工動作，不但能配合自動化機械高速生產作業，降低生產成本，同時，利用電腦統計分析還能提供測試資訊及管理記錄，提高校正、診斷的功能。

但想要達到智慧製造的目標，工廠管理需要更複雜的監控能力。如製程設備是否故障時，已經不再只是由維修工程師根據設備運轉監控系統傳來的異常警報，利用自己的知識和診斷經驗，進行分辨判斷故障發生的原因，提出排除故障的方法與策略，而是透過各類監控技術的快速精進，讓機器扮演更多自動監控的角色。

此外，高科技製程會產生酸鹼廢氣、有機溶劑廢氣及毒性？燃燒性氣體，需要加以處理，對微塵物(Particle)的偵測也變得更加重視，對於環境監測的需求可說是有增無減。

為了避免營運中斷，真正的智慧工廠必須具備全盤監控的能力，讓可針對各種工業設施的運行狀態，進行集中監視及遠端控制的自動化管理的廠務監控系統(Facility Monitoring Control System；FMCS)，成為實現智慧製造的重要解決方案。

相較於傳統的廠務監控系統，更加智慧化及自動化的廠務監控系統，應該是採用可編程自動化控制器、資料獲取模組和通訊管理電腦，將各個工業設施的子系統的運行資料，連接至中央監控室或者管理人員的電腦，形成一個網路化監控系統，管理中心再通過對各個子系統的獨立維護，全面管理，綜合分析實現對工廠設施的全面體檢。

隨著廠房自動化的演進，廠務系統所提供的各項資訊，如無塵室溫濕度、廢氣排放等穩定度及精確度，皆須準確的管控，透過廠務監控系統，將系統運行狀況進行集中監視，一旦有異常狀況發生時，廠務監控系統才能適時的發出警報。

而在所有的監控子系統中，視訊監控系統堪稱是最早部署也是最為普及的監控系統，尤其在智慧影像分析技術不斷精進下，影像儲存空間的需求不但大幅改善，也讓影像搜尋變得更加方便，而網路功能加上數位影像串流技術，更能捕捉到畫質高、更即時的重要影像。

如視訊監控系統通常都已有夜視技術，也有可以可以在逆光或強光源的環境下，拍攝出清晰影像的強光抑制影響技術。而為了避免在視訊品質提升的同時，造成視訊檔案在傳輸、儲存及處理的困難，採用H.265視訊壓縮技術，省下更多的頻寬和數據存儲需求，更已是許多視訊監控解決方案的必備功能。

視訊監控搭配物聯網感測技術，如透過電子圍籬加上自動追蹤的界圍管理功能，還可以用來偵測入侵，同時也可以定義單一或多重警報的發報成立條件以及後續連動，還可以透過Mail、簡訊、手機APP通知，依據不同的警報內容，定義不同的接收對象。

搭配大數據分析，視訊監控就可具備各種辨識及行為分析技術。以物件行為分析為例，目前已可做到分析物件行進與停留移動行為的軌跡偵測，分析哪個區域的物件密集度高低的密度偵測，定義並通報物件遺失或遺留，以及偵測分析物件進出雙向數據，有些系統甚至具有自動學習日夜變化、自動校正、快速建立環境地圖等重要功能。

人臉辨識則是可以針對已經建立的資料庫，進行臉部偵測，可應用於門禁或安防領域，或是設定虛擬警戒，可以在影像上用電子方式畫出一條虛擬警戒線或是警戒區塊，什麼區域不該進去人，或是不該有人停留或穿越，都可以透過虛擬警戒加以管理。

結合大數據分析、物聯網感測技術、雲端平台，已成為監控系統最重要的發展方向，從安防監控、家庭安防預警、場域監控、智慧製造，甚至零售通路的智慧行銷，更已發展出多元的應用市場，許多管理工作變得更加輕鬆，即時掌握各種突發狀況，建立更安全、更便捷的生活環境，也讓智慧監控與辨識應用的需求在未來有增無減。