前言
因疫情、缺工、食安等情況影響，傳統食品製造業近年來投入自動化程度意願增加，藉此降低通膨與人力造成的成本壓力，透過自動化進一步提高產能與效率。
傳統食品加工有相當多的流程如原料處理、加工程序及產品包裝等，不一定能夠採取全製程自動化生產，也因此食品業者的自動化導入也較不容易。
近年物聯網（IoT）、人工智慧（AI）、機械學習(ML)與機器人等科技快速發展，越來越多大型食品製造業者導入智慧化生產
利用機器視覺系統、AI機器學習等技術優化產線，提高品質與效率，同時滿足消費者對食安的要求。
機械人智慧化技術應用在食品製程中主要以搬運重物為主，取代人工於高溫、高熱、潮濕等環境中作業，或者取代重複性高的工作內容。
食品產業生產線上的機器人多應用於瑕疵品剔除、包裝與裝箱等工作，也有食品業者導入自動搬運車、機械手臂等自動化流程。
Epson擁有專為食品產業量身訂做的防護型（IP65）機器手臂
透過整合視覺功能的輸送帶追蹤系統，將輸送帶上的食品進行包裝或加工是我們的強項之一。
無論是麵包、蛋糕、披薩、三明治生產、肉類處理或是其他應用，都有專屬的Epson機器手臂。
以下是 EPSON 為食品產業開發的相關應用介紹。
- 糖果棒物料處理
- 披薩餅皮品質保證檢驗
- 預處理食品物料組裝
- 預處理食品稱重和包裝
- 起司產品分包
- 蔬菜加工與檢驗
- 食品產品品質分類
- 蛋糕裝飾
EPSON Robot 視覺輸送帶追蹤系統-
系統架構簡介
• 視覺輸送帶跟蹤系統的結構如下圖所示。
• 系統中套件包含有Pulse Generator Board, 編碼器(Encoder)以及相機(CCD)來完成此系統。
• 系統是使用I/O 來觸發CCD 。
輸送帶追蹤功能應用於食品包裝生產線，視覺辨識系統可動態追蹤並抓取生產線上任意角度的物體
食品包裝的搬送速度基本上都非常迅速，硬體配置上我們將輸送帶安排 (上、中、下)形成重複性循環動作，模擬視覺系統辨識功能，搭配"透光"輸送帶當物體經過影像辨識區 FOV 內能識別各種型態提高辨識之準確性
再藉由調整機械手臂本身速度及取料上限與下限範圍、物體間隔設定、追蹤終止線等參數，達成最佳化搬運效率1650轉速度 255~260 mm/s, CT 1.3-2.3s/pcs
使用EPSON 的視覺輸送帶追蹤，可有效縮短視覺、輸送帶編碼器、機械手座標校正整合時間，過程皆使用 RC+ 軟體進行響導操作最後，將物體實際放上輸送帶進行pick & pack 的動作，並Step by Step調整吸取的偏移位置，可將偏移OFFSET數值(+/- 方向)直接輸入輸送帶辨識座標的序列參數中。
[ 'code ]
Cnv_QueAdd : 為被追蹤物之序列
Cnv_Point : 該追蹤物之輸送帶上座標
食品包裝產業的產品流程種類眾多，各產品線追求的Cycle Time 及規格皆有不同，調整各項硬體的設施、關鍵參數、視覺辨識系統光學環境等等，
要讓生產過程逐步穩定並快速有效的產出，必須逐步放量挑出各階段的瓶頸工序（Bottleneck Process）進行階段性優化
此次 EPSON Robot 整合設備在此展示 Pick and Pack 其中一應用供大家參考，並且連結有實際展演影片歡迎參閱。
*相關影片請參考下方展示連結
*更多机械手臂整合应用，请见 LinkTreeby@sacg_nbu
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参考资料:
EPSON RC+7.0
Brochures and Whitepapers
EPSON Global 官方推广站 https://epson.com/industrial-robots-factory-automation
EPSON Global 教育网 https://epsontaiwan.eletang.com.tw/?m=Homepage&c=Index&a=index
大聯大品佳集團 EPSON Robot 代理產線 聯繫窗口