MACHINE VISION AUTOMATION｜讓影像判定與現場動作連動
CCD 視覺自動化
從工件定位、方向辨識，到外觀檢查、尺寸判定與條碼追蹤，依製程需求整合工業相機、光源、夾治具、機器人及控制系統。
先確認要看見什麼、如何判定，再規劃拍攝與後續動作，讓視覺成為產線流程的一部分。
APPLICATIONS
可評估的視覺應用
工件定位與機器人導引
取得工件位置與方向，配合標定與座標轉換，引導取放、上下料或組裝。高度差異與立體姿態需另評估 3D 感測。
外觀與組裝檢查
檢查缺件、方向錯誤、裝配狀態及可辨識的表面缺陷，將 OK／NG 判定連結分流、停機提示或重檢流程。
尺寸與特徵判定
評估輪廓、孔位、間距及特徵尺寸的影像量測，依視野、定位、光學與允收公差驗證量測能力。
條碼與文字辨識
讀取條碼、二維碼、批號或刻印內容，核對工件、配方或出貨資料；低對比、模糊與反光文字需先測試。
SYSTEM INTEGRATION
影像判定之後，系統如何動作
拍攝觸發、辨識完成、判定結果與機構動作，需要明確的交握順序。機器人導引還需確認座標與工件定位；NG 分流需保留工件狀態，避免結果與下一件產品混用。
相機與照明
依尺寸、材質與特徵評估鏡頭、視野、拍攝角度、曝光及光源；反光金屬與曲面需特別驗證。
定位與供料
整合輸送、定位治具或機器人拍攝姿態，控制工件晃動、遮擋及背景差異。
PLC 與機器人接口
定義觸發、逾時、辨識失敗與結果確認，評估通訊、I/O 與配方切換。
紀錄與追溯
依需求保存判定、時間、品項與影像；確認保存量、操作權限及異常回查方式。
VALIDATION
用代表樣品確認辨識能力
- 先約定良品、不良品與邊界樣品，以及缺陷或尺寸的判定基準。
- 以不同批次、方向、表面狀態與現場光線測試，記錄誤判、漏判及失敗原因。
- 分別確認拍攝、運算、通訊與機構動作時間，評估整體節拍。
- 依約定條件進行廠內與現場測試，確認換型、異常處理、備份與操作交接。
PART TRACEABILITY｜從工件識別到履歷查詢
雷射刻印 × 視覺讀碼 × 工件生產履歷
讓視覺不只判斷工件好壞，也能辨識「這是哪一件」。將讀碼結果與雷射刻印、工站訊號及資料系統連結，建立可查詢的單件或批次生產履歷。
01｜雷射刻印識別碼
依工件材質與表面條件，評估序號、Data Matrix 或其他適合的二維碼。單件追溯需為每件工件建立唯一識別碼；批次追溯則以批號連結共同紀錄。
02｜視覺讀碼與核對
刻印後確認可讀性，並核對讀取內容與預期工件 ID。讀不到、內容不符或出現重複碼時，依約定流程攔截、重檢或隔離，不直接放行。
03｜各工站更新履歷
在需要追溯的工站讀取或可靠承接工件 ID，將加工、量測、品質判定、重工及處理時間對應至同一筆履歷。
04｜掃碼查詢與追查
以工件上的識別碼查詢資料庫或生產系統，查看已保存的製程、檢驗與異常紀錄，支援品質追查及後續服務。
工件上的碼是索引，履歷保存在系統中
例如掃描示範序號「PART-000123」，系統可顯示它對應的批次、經過哪些工站、何時加工、檢查結果與是否重工。能查到哪些資訊，取決於實際串接並保存的資料；未建立的紀錄不會因為掃碼而自動產生。
可連結的工件紀錄
依需求保存工單、料號、材料批次、工站、設備、時間、加工配方版本、量測值、OK／NG 結果，以及異常與重工紀錄。資料來源與欄位需逐項確認。
與既有系統串接
可評估資料庫、MES、品質系統或 ERP 介面，定義建立 ID、寫入結果、查詢及權限。每件工件不需要把整份履歷刻在表面，識別碼用來找到對應紀錄。
導入時一起確認
- 追溯單位：單件、批次或包裝，及拆分、合併與更換識別碼的規則。
- 刻印與讀碼：位置、大小、對比、曲面與表面處理後的可讀性；讀出內容與讀碼品質評級是不同需求。
- 工件與紀錄對應：確認讀碼時機、工位占用與移載交握，避免把上一件的結果寫到下一件。
- 例外處理：重複碼、漏站、NG、重工、讀碼失敗及系統斷線時的暫存與放行條件。
- 驗收與交接：用代表工件走完刻印、讀碼、工站寫入及查詢流程，核對資料完整性、保存期限、備份與操作權限。
PROJECT PROCESS
從檢測需求到產線導入
01｜定義目標
確認要檢查的特徵、允收標準、產量與現有作業，整理樣品與現場條件。
02｜打光與辨識試驗
先以代表樣品驗證影像品質及判定方式，再決定設備與演算法配置。
03｜機構與控制整合
把觸發、結果、分流或導引串接到實際設備，測試工件流向與復歸。
04｜驗收與交接
以約定樣品與工況確認結果，交付約定文件、配方與訓練內容。
ASSESSMENT
評估前請準備
工件圖面與良／不良樣品、要辨識的特徵照片、允收公差、現行作業影片、目標節拍、設備接口，以及粉塵、油污、震動與環境光條件。
FAQ
視覺自動化常見問題
CCD 與工業視覺是同一件事嗎？
CCD 是影像感測技術之一，現場也常以 CCD 泛指工業視覺。系統可依需求選用合適的相機與感測方式，重點在影像品質與判定能力。
一定需要 AI 嗎？
固定幾何、位置及對比清楚的特徵，可先評估規則式工具。外觀變異大的情況，再評估 AI 與樣本需求；仍需驗證邊界及未知樣品。
相機能取代所有人工或精密量測嗎？
視覺能否辨識或量測，取決於可見特徵、解析度、光學與定位。遮蔽、內部缺陷或無法形成對比的特徵，可能需要其他檢測方法。
NEXT STEP
把檢查需求轉成可驗證的方案
提供工件與現場資訊，先確認影像與判定條件，再規劃合適的自動化方式。