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GigE Vision成為介面新王者
機器視覺標準起風雲

【作者: 王明德】   2014年05月19日 星期一

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機器視覺在產線檢測中是極為重要的一環,在其攝影機傳輸介面中,類比式與IEEE 1394向來分居前兩大應用技術,這幾年市場開始出現變化,以乙太網路為基礎的GigE Vision開始攻城掠地,逐漸主宰市場,所有業者都看好此一技術,如今GigE Vision已成為機器視覺攝影機的主流規格。


過去類比式與IEEE 1394是機器視覺領域的主流傳輸技術,其中類比式技術可說是伴隨機器視覺出現,問世時間最為悠久,IEEE 1394出現後,以較高的頻寬與傳輸品質,取代了一部分類比式市場,不過從整體來看,類比式仍佔最大出貨量,2006年,開始有廠商推出GigE Vision攝影機,沒想到反應大幅超出廠商預期,出貨量迅速攀升,目前已成市場第一大技術,且後勢看漲,Basler、碁仕等機器視覺廠商都指出,GigE Vision取代IEEE 1394與類比式其實早有跡可循。


圖一
圖一

GigE Vision成為市場主流的關鍵時間點在2010年,當年機器視覺市場拜2009年金融海嘯落幕,景氣全面復甦所賜,多數廠商業績都呈倍數成長,類比式與IEEE 1394攝影機缺貨聲不斷,當時市場人士就認為GigE Vision可能會乘勢崛起,加速類比式訊號在機器視覺領域的滅亡。


後來果如預期,2010年復甦的景氣一路持續到2011年2Q,類比式機器視覺攝影機連續缺貨了半年,此一狀況讓系統業者與製造商乾脆直接轉型,開始導入自動化檢測系統,並以GigE Vision取代類比式與IEEE 1394,成為機器視覺介面的王者。


GigE Vision深具優勢


GigE Vision的標準由AIA(Automated Imaging Association)制定,規範對象是工業用攝影機,主要規格包括攝影機硬體與軟體控制通訊協議,其通訊協定又基於乙太網路(Ethernet),透過乙太網路線纜與通訊方式,傳送大量影像資料給後端中控系統,至於中控系統中的應用軟體,則可利用GenICam標準的XML格式來控制相機,其他第三方軟體如LabVIEW,就可依據此標準來開發驅動程式,也就是說,此一標準為開放式標準,各廠商均可投入,在此精神下,開發商可選用不同廠牌的GigE攝影機,效能與彈性得以兼具。


GigE Vision與以往機器視覺攝影機傳輸介面如類比式、IEEE 1394的最大不同在於採用了乙太網路技術,採用乙太網路的主要優勢在於與後端的PC相容性高,現在自動化系統講究高整合,讓感測層、控制層、管理層彼此串連,讓資訊得以無縫互通,要作到高整合,PC成為難以迴避的技術,即便PC在工控產業一直有著不穩定的隱憂,但現在管理層的ERM乃至於控制層的SCADA都已採用PC Based多年,此情況下,感測層的軟硬體技術都必須具備一定層度的PC規格。


GigE Vision使用的乙太網路標準與PC相同,一般PC上都會有連接埠,類比式要與PC鏈接,需要橋接器,至於IEEE 1394,固然以往PC上多會設連接埠,不過在消費IT技術端,IEEE 1394已逐漸式微,現在會內建此標準的PC屈指可數,此外無論是類比式或IEEE 1394,都需要影像擷取卡,而GigE Vision只要在軟體上設定即可,並不需要另設影像擷取卡,系統成本與相容性都比前兩者更佳。


GigE Vision優勢明顯


從市場技術來看,GigE Vision並非第一個採用乙太網路技術的攝影機傳輸技術,市場上也早有使用Gigabit Ethernet 的攝影機,Gigabit Ethernet是在攝影機內先壓縮影像資料,再後送到中控系統,而機器視覺系統目前最大的應用在於製程檢測,壓縮過的影像容易失真,影響檢測品質,另一方面製程檢測也有即時性(Real -time)需求,檢測物不合格必須立即反應,Gigabit Ethernet 攝影機則無法作到即時,因此較少被用到機器視覺領域。


至於在傳輸介面部份,GigE Vision的優勢可從CPU的耗用資源來分析,IEEE 1394的Firewire需佔CPU資源的20~5%,USB高達35~40%,而GigE Vision則只的2%,三者對系統資源的耗損一目瞭然。


從表一可以看到,相對於其他傳輸介面,GigE Vision的優勢相當明顯,而除硬體規格外,其附加價值較其他傳輸介面更高,由於採用PC Based,GigE Vision可以無縫使用如無線、遠端監測等PC技術,至於成本方面,即便GigE Vision攝影機的單價略高,但如果以整體系統計算,省去的影像擷取卡、橋接器等設備,已足以支付與其他攝影機之間的差價。


不管從規格、效能、價值來看,GigE Vision無疑已站在機器視覺攝影機的制高點,觀察這兩年的成長,類比式技術已被市場淘汰,機器視覺的傳輸介面將以GigE Vision為主流,短期之內仍看不出有所威脅的其他技術。


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