TWI802843B - 智能物流資料採集系統 - Google Patents

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Abstract

本發明揭露一種智能物流資料採集系統,其包含板材輸送裝置、影像擷取裝置、影像處理裝置以及資料輸出裝置。板材輸送裝置包含承載區域以放置待測板材。影像擷取裝置朝向承載區域,拍攝待測板材的原始影像。影像處理裝置連接於影像擷取裝置,影像處理裝置包含處理器及記憶體,原始影像儲存於記憶體,處理器存取記憶體以執行板材計數程序,分析原始影像以計算待測板材的板材數量。資料輸出裝置連接於影像處理裝置,將板材數量輸出。

Description

智能物流資料採集系統
本發明是關於一種智能物流資料採集系統,特別是關於一種影像分析程序來計算板材數量的智能物流資料採集系統。
對於產線上各種板件的傳送,在不同站別之間需要統計傳送的板件數量,記錄每一站別輸入及移出板件數量的物流資料,可以追蹤製造的進度與完成數量,對於生產管理上是相當重要的資訊。但若是在每一物流點都以人工方式來數板,會耗費過多人力成本,在工作效率及數量正確率上都難以達到需求的標準。
在某些產線或機台上,會以板材堆疊的厚度方式來估計板材數量,但板材堆疊方式與密度等差異都會造成預估的數量與實際數量有所差異,難以真正達到計數的成果,對於可判斷的板件數量也有所限制。在各種板材的材料、材質、厚度等不斷依產品改變的情況下,上述計數方式,都難以達到收集物流資料的需求。
有鑑於此,目前物流資料採集的系統有其侷限性,為了能針對各種板材數量進行檢測,本發明之發明人思索並設計一種智能物流資料採集系統,針對現有技術之缺失加以改善,進而增進產業上之實施利用。
有鑑於上述習知技術之問題,本發明之目的就是在提供一種智能物流資料採集系統,以解決習知之物流資料收集難以準確即迅速對板材進行計數之問題。
根據本發明之一目的,提出一種智能物流資料採集系統,其包含板材輸送裝置、影像擷取裝置、影像處理裝置以及資料輸出裝置。其中板材輸送裝置包含承載區域以放置待測板材。影像擷取裝置設置朝向承載區域,拍攝待測板材的原始影像。影像處理裝置連接於影像擷取裝置,接收原始影像,影像處理裝置包含處理器及記憶體,原始影像儲存於記憶體,處理器存取記憶體以執行板材計數程序,分析原始影像以計算待測板材的板材數量。資料輸出裝置連接於影像處理裝置,將板材數量輸出。
較佳地,板材計數程序可包含由處理器執行以下的複數個運算模組:背景分離模組、特徵增強模組、區域分割模組、脊線影像模組以及板數分析模組。其中,背景分離模組將原始影像進行切割,背景分離以取得待分析影像。特徵增強模組將待分析影像經由形態學處理將表面平滑化降低噪訊,移除陰影邊界後再藉由色彩空間轉換產生特徵增強影像。區域分割模組將特徵增強影像進行切割後以訊號雜訊比過濾影像而產生複數個低雜訊影像區段。脊線影像模組將複數個低雜訊影像區段進行影像復原處理及二分類分割處理以得到複數個穩定脊線分布影像區段。板數分析模組統計複數個穩定脊線分布影像區段的脊線數以計算複數個區段板材數量,以複數個區段板材數量當中輸出重複次 數最多的數量作為信置度最佳之板材數量,當此值有多個解時,即代表影像大部分區域雜訊是無法濾除與過於模糊,即須重新取像。
較佳地,待測板材可包含複數個印刷電路板,複數個印刷電路板包含固定件,固定件將待測板材定位於承載區域。
較佳地,板材輸送裝置可包含輸送帶或運送推車。
較佳地,影像擷取裝置可包含固定式相機及光源,朝向承載區域以拍攝原始影像。
較佳地,影像擷取裝置可通過無線網路傳輸方式將原始影像即時傳送至影像處理裝置。
較佳地,資料輸出裝置可包含顯示器,板材數量顯示於顯示器。
較佳地,資料輸出裝置可包含移動裝置,板材數量通過無線網路傳輸方式回傳至移動裝置,顯示於移動裝置的顯示螢幕。
承上所述,依本發明之智能物流資料採集系統,其可具有一或多個下述優點:
(1)此智能物流資料採集系統能通過影像擷取裝置拍攝板材影像,經由影像分析程序自動產生板材數量,降低人工計數所需成本,提升物流資料採集系統的自動化程度及其便利性。
(2)此智能物流資料採集系統能適用於各種不同板材及各種不同數量的板材,並無板材堆疊數量的上限,增加資料採集的彈性及應用範圍。
(3)此智能物流資料採集系統能藉由板材計數程序對影像進行處理及分析,避免影像模糊或色彩問題影像判斷結果,提升判斷結果的準確率。
10:智能物流資料採集系統
11:板材輸送裝置
12:影像擷取裝置
13,23:影像處理裝置
14:資料輸出裝置
32:相機
33:伺服器
50:使用者
91:原始影像
92:待分析影像
93:特徵增強影像
94:低雜訊影像區段
95:穩定脊線分布影像區段
111:待測板材
131:處理器
132:記憶體
231:背景分離模組
232:特徵增強模組
233:區域分割模組
234:脊線影像模組
235:板數分析模組
341:顯示器
342:手持裝置
為使本發明之技術特徵、內容與優點及其所能達成之功效更為顯而易見,茲將本發明配合附圖,並以實施例之表達形式詳細說明如下:第1圖係為本發明實施例之智能物流資料採集系統之方塊圖。
第2圖係為本發明實施例之影像處理裝置之示意圖。
第3圖係為本發明實施例之智能物流資料採集系統之示意圖。
為利貴審查委員瞭解本發明之技術特徵、內容與優點及其所能達成之功效,茲將本發明配合附圖,並以實施例之表達形式詳細說明如下,而其中所使用之圖式,其主旨僅為示意及輔助說明書之用,未必為本發明實施後之真實比例與精準配置,故不應就所附之圖式的比例與配置關係解讀、侷限本發明於實際實施上的權利範圍,合先敘明。
本文所使用的所有術語(包括技術和科學術語)具有與本發明所屬技術領域的通常知識者通常理解的含義。將進一步理解的是,諸如在通常使用的字典中定義的那些術語應當被解釋為具有與它們在相關技術和本發明的上下文中的含義一致的含義,並且將不被解釋為理想化的或過度正式的意義,除非本文中明確地如此定義。
請參閱第1圖,其係為本發明實施例之智能物流資料採集系統之方塊圖。如圖所示,智能物流資料採集系統10包含板材輸送裝置11、影像擷取裝置12、影像處理裝置13以及資料輸出裝置14。板材輸送裝置11可包含生產線上的輸送帶或者不同製程產線之間的運送推車。當欲加工的板件運至產線時, 可於運送推車上或產線的上料機構處進行檢驗,確認板件數量與製造工單或領料單上的數量是否一致,當產品進行加工後的預定位置及完成加工後要進行移轉時,也都可在定點設置乘載區域,將待測板材111的半成品或成品置於其中,進行板材的計數。在整個生產過程中,待測板材111可以是印刷電路板或是其他材質的板件,這些板件的物流資料,可於設定的位置進行記錄及確認,確實取得生產管理的正確訊息。
當待測板材11置於乘載區域時,朝向乘載區域的影像擷取裝置12可以拍攝待測板材111的原始影像。影像擷取裝置12可以是產線上固定式的相機,搭配光源拍攝板材照片,再傳送到影像處理裝置13。影像處理裝置13可以連網方式連接於影像擷取裝置12,例如通過網路連線方式傳送原始影像至影像處理裝置13。在另一實施例中,影像擷取裝置12也可為移動裝置,例如智慧型手機、平板電腦或具備攝影鏡頭的手持式裝置,由使用者對著待測板材111拍攝照片後,通過無線網路傳輸方式傳送至影像處理裝置13。
影像處理裝置13包含處理器131及記憶體132,例如電腦、工作站、伺服器等,當接收到原始影像,可將影像資料儲存於記憶體132當中,記憶體132可包含唯讀記憶體、快閃記憶體、磁碟或是雲端資料庫等。處理器131則可包含電腦或伺服器當中的中央處理器、圖像處理器、微處理器等,其可包含多核心的處理單元或者是多個處理單元的組合。處理器131通過各種執行指令來存取記憶體132中的原始影像進行板材計數程序,通過一連串的影像處理與分析程序後,判斷待測板材111當中的板材數量。板材數量的檢測結果,再通過網路傳輸方式,傳送到資料輸出裝置14,由資料輸出裝置14輸出。資料輸出裝置14可以包含影像處理裝置13的顯示器,或者移動裝置的顯示螢幕,通過顯示畫面 所呈現的結果,讓操作者能確認板材數量。在其他實施例中,板材數量也可傳送至生產管理系統當中,當板材數量與訂單或工單所記載的數量有所差異時,可發送通知訊號至管理者或監控者,以盡快解決數量不符的問題。至於影像處理裝置13當中執行的板材計數程序,將在以下實施例進一步說明。
請參閱第2圖,其係為本發明實施例之影像處理裝置之示意圖。如圖所示,影像處理裝置23接收了相機或移動裝置拍攝的原始影像91,如前述實施例所述,原始影像91儲存於記憶體中,而處理器存取記憶體中的多個控制指令,執行背景分離模組231、特徵增強模組232、區域分割模組233、脊線影像模組234以及板數分析模組235的運算程序以分析原始影像91。
首先背景分離模組231將原始影像91進行切割,背景分離以取得待分析影像92。由於待測板材多以堆疊的方式進行物流傳送,其運送或定位過程需要通過綁帶或夾合的固定件來固定板材位置,在進行檢測時,影像擷取裝置所拍攝的原始影像91可能包含承載區域背景及固定件的影像。因此,背景分離模組231首先將原始影像91中非板材的影像去除,其可通過承載區域標示特徵或者固定件標示特徵來辨別板材與背景的區域,將背景區域去除後,取得待分析影像92。背景分離模組231可通過邊界設定來執行,或者通過人工智慧的智能學習方式,由程式自動判斷區域範圍來進行切割。
待分析影像92可輸入至特徵增強模組232,由於原始影像91可能過於模糊而造成判斷上的困難,因此將待分析影像92經由形態學處理將表面平滑化降低噪訊,移除陰影邊界後再藉由色彩空間轉換產生特徵增強影像93。形態學處理包含用一個核心(kernel)遍歷影像,對影像中的像素進行重建,例如擴張(dilate)或侵蝕(erode)的處理,不同核心可具有不同效果,高瘦形的開運算(open) 核心能使垂直黑線更聚合,矮胖形的開運算(open)核心可以讓相近的線接在一起。另外,影像的明暗變化也會影響判斷的結果,將影像以RGB色彩模型中色相、飽和度、亮度(HSV)的方式表示,將亮度(V)轉為相同的常數值,再轉回RGB後,就會產生移除陰影的效果。為了避免板材顏色比邊界的脊線還深而造成判斷失誤,還可將RGB影像其轉換成LUV色彩空間,讓電腦能更真實模擬人眼看到的特徵。
接著將特徵增強影像93輸入區域分割模組233,將特徵增強影像93進行切割後以訊號雜訊比過濾影像而產生複數個低雜訊影像區段94。將影像以紋理來濾波而萃取強與弱訊號區域,依據堆疊方向切割成的不同區塊,分析不同區段影像噪音密度(noise intensity)差異,以產生多個低雜訊影像區段94。
將這些低雜訊影像區段94輸入脊線影像模組234,將各個低雜訊影像區段94進行影像復原處理及二分類分割處理以得到複數個穩定脊線分布影像區段95。通過點擴散方程式(point spread function)組成影像復原過濾器(image restoration filter),再經在傅立葉空間濾波以重建影像,推斷脊線間距,並經由脊線間距來進行補線,並且比較兩板材之間空隙與板材之色彩資訊,如有過大的間隙將被濾除,而後產生複數個穩定脊線分布影像區段95。
將這些穩定脊線分布影像區段95輸入板數分析模組235,統計各個穩定脊線分布影像區段95的脊線數以計算複數個區段板材數量,再統計這些區段板材數量的出現狀況,以當中輸出次數最多的數量作為信置度最佳的板材數量96。計算各個穩定脊線分布影像區段95的脊線數,例如統計有多少像素的RGB值為0,計算零像素的數量作為板材數量96。
經由上述影像處理裝置23執行板材計數程序後,可以檢測待測板材的數量,板材堆疊數量並無板數上限,相較於以厚度估計板數的方式,其預估板數正確性明顯提升,對於產線或物流輸送過程中,板數資料的記錄及追蹤能更有效率且更精準。
請參閱第3圖,其係為本發明實施例之智能物流資料採集系統之示意圖。如圖所示,智能物流資料採集系統30可由使用者50操作相機32來拍攝待測板材的原始影像91,待測板材的檢測位置,固定等與前述實施例類似,不再重複描述。在其他實施例中,影像擷取裝置也可為產線上固定式的鏡頭。當取得待測板材的原始影像91,則可通過網路通訊方式即時傳送到影像分析的伺服器33,儲存在伺服器33的儲存裝置當中,由伺服器33中的處理器執行板材計數程序,計算待測板材的板材數量96。
經由運算程序計算的板材數量96,可通過網路傳送至各個產線或檢測點的顯示器341上,於螢幕上顯示待測板材的數量,使用者50可以通過顯示器341檢視板材數量是否符合製造數量或運送數量,若確認相符則可將待測板才放行,經由物流系統送至下一製程產線或進行入庫及出貨的處理。另一方面,板材數量96也可以通過網路通訊網路傳至使用者50的手持裝置342上,通知使用者50板材預估數量,當預估數量與預期板數差異超過預設範圍時,產生警示訊息以通知使用者50,進一步檢視板材數量差異的原因。
以上所述僅為舉例性,而非為限制性者。任何未脫離本發明之精神與範疇,而對其進行之等效修改或變更,均應包含於後附之申請專利範圍中。
10:智能物流資料採集系統
11:板材輸送裝置
12:影像擷取裝置
13:影像處理裝置
14:資料輸出裝置
111:待測板材
131:處理器
132:記憶體

Claims (8)

  1. 一種智能物流資料採集系統,其包含:一板材輸送裝置,係包含一承載區域以放置一待測板材,該待測板材包含彼此堆疊的複數個板件;一影像擷取裝置,係設置朝向該承載區域,拍攝該待測板材的一原始影像;一影像處理裝置,係連接於該影像擷取裝置,接收該原始影像,該影像處理裝置包含一處理器及一記憶體,該原始影像儲存於該記憶體,該處理器存取該記憶體以執行一板材計數程序,分析該原始影像以計算該待測板材中該複數個板件的一板材數量;以及一資料輸出裝置,係連接於該影像處理裝置,將該板材數量輸出;其中,該影像處理裝置係對該原始影像進行切割,而產生複數個影像區段,進而分析該複數個影像區段之脊線分布,以得到複數個脊線分布影像區段,並進一步統計該複數個脊線分布影像區段中對應之複數個脊線數量,以計算對應之複數個區段板材數量,並以該複數個區段板材數量之其中之一作為該板材數量。
  2. 如請求項1所述之智能物流資料採集系統,其中該板材計數程序包含由該處理器執行以下的複數個運算模組:一背景分離模組,將該原始影像進行切割,背景分離以取得一待分析影像; 一特徵增強模組,將該待分析影像經由形態學處理將表面平滑化降低噪訊,移除陰影邊界後再藉由色彩空間轉換產生一特徵增強影像;一區域分割模組,將該特徵增強影像進行切割後,以訊號雜訊比過濾影像而產生複數個低雜訊影像區段;一脊線影像模組,將該複數個低雜訊影像區段進行影像復原處理及二分類分割處理以得到複數個穩定脊線分布影像區段;以及一板數分析模組,統計該複數個穩定脊線分布影像區段的脊線數以計算複數個區段板材數量,以該複數個區段板材數量當中輸出重複次數最多的數量作為信置度最佳之該板材數量。
  3. 如請求項1所述之智能物流資料採集系統,其中該待測板材包含複數個印刷電路板,該複數個印刷電路板包含一固定件,該固定件將該待測板材定位於該承載區域。
  4. 如請求項1所述之智能物流資料採集系統,其中該板材輸送裝置包含一輸送帶或一運送推車。
  5. 如請求項1所述之智能物流資料採集系統,其中該影像擷取裝置包含一固定式相機及一光源,係朝向該承載區域以拍攝該原始影像。
  6. 如請求項5所述之智能物流資料採集系統,其中該影像擷取裝置通過無線網路傳輸方式將該原始影像即時傳送至該影像處理裝置。
  7. 如請求項6所述之智能物流資料採集系統,其中該資料輸出 裝置包含一顯示器,該板材數量顯示於該顯示器。
  8. 如請求項6所述之智能物流資料採集系統,其中該資料輸出裝置包含一移動裝置,該板材數量通過無線網路傳輸方式回傳至該移動裝置,顯示於該移動裝置的一顯示螢幕。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW200539489A (en) * 2004-04-19 2005-12-01 Phoseon Technology Inc Method and apparatus for imaging and inspection of semiconductor devices using solid state illumination
TW200828176A (en) * 2006-06-08 2008-07-01 Euclid Discoveries Llc Apparatus and method for processing video data
TWM438022U (en) * 2012-04-26 2012-09-21 Gallant Micro Machining Co Ltd Detecting apparatus for semiconductor devices
TWI490514B (zh) * 2013-12-17 2015-07-01 Inventec Corp 適用於生產線上的檢測系統及其方法
TWM615811U (zh) * 2021-02-04 2021-08-21 敬鵬工業股份有限公司 智能物流資料採集系統

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW200539489A (en) * 2004-04-19 2005-12-01 Phoseon Technology Inc Method and apparatus for imaging and inspection of semiconductor devices using solid state illumination
TWI302756B (en) * 2004-04-19 2008-11-01 Phoseon Technology Inc Imaging semiconductor structures using solid state illumination
TW200828176A (en) * 2006-06-08 2008-07-01 Euclid Discoveries Llc Apparatus and method for processing video data
TWM438022U (en) * 2012-04-26 2012-09-21 Gallant Micro Machining Co Ltd Detecting apparatus for semiconductor devices
TWI490514B (zh) * 2013-12-17 2015-07-01 Inventec Corp 適用於生產線上的檢測系統及其方法
TWM615811U (zh) * 2021-02-04 2021-08-21 敬鵬工業股份有限公司 智能物流資料採集系統

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