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3D機器視覺結合AI，強化智慧製造檢測 在 Vision 2026 展會上，Sick展示工業影像處理領域的最新發展，重點聚焦於 AI影像處理工具 與擴充後的 3D機器視覺產品線 。從容易設定的視覺感測器，到完整的機器視覺系統，Sick展示多項工業影像處理解決方案，協助製造業提升品質檢測與生產自動化能力。 此次展示的核心為 Sick Nova機器視覺平台 ，新增AI工具，可用於3D資料處理。透過AI整合影像處理系統，可提升工業影像分析的效率與準確度，讓複雜的檢測任務能夠更快速完成，特別適合應用於 智慧製造 與自動化生產流程。 其中， 3D異常檢測 與 3D AI分類 是此次新增功能，可用於辨識物體表面地形的異常，以及區分不同產品版本。這些工具以樣本影像為基礎，讓檢測設定更加簡單且具彈性，也能降低導入AI影像處理的門檻。 Sick Nova因此能支援更具挑戰性的應用，包括 體積、形狀與尺寸檢測 。對於印刷包裝產業而言，這類技術可應用於產品外觀、尺寸與品質檢測，進一步將 AI影像處理 導入印刷包裝生產流程。 Sick自主感知產品市場經理Jan Nieswandt表示：「我們在工業影像處理領域提供完整的產品布局，無論是即插即用的智慧型相機，或是完整的自動化檢測系統，都聚焦於能為客戶與生產流程創造實際價值的應用。」   3D相機技術升級，提升印刷技術檢測能力 除了Sick Nova平台，Sick也展示完整的3D機器視覺產品線，其中包括 Ranger NextGen 與 Ruler3000 。這些產品能夠擷取高精度3D影像，並進行即時資料處理，為工業自動化與品質檢測提供更完整的影像資訊。 Ranger NextGen採用最新CMOS影像感測器技術，提升測量精度與在嚴苛生產環境下的穩定性。該相機能同步擷取高解析度2D影像、精確的3D高度圖，以及真彩色資訊，透過這些資料建立完整的檢測物件數位模型。 新一代相機平台兼具高速與高解析度特性，使使用者能在不犧牲精度的情況下，於更短時間內完成更多產品檢測。這項能力對需要高速生產與品質控管的 印刷技術 與包裝製程同樣具有應用價值，可協助產線在維持生產速度的同時，提高檢測效率。 此外，先進的影像資料前處理技術，也能提升系統在複雜環境光源下的可靠度。對於印刷包裝產線而言，當產品表面、材質或生產環境存在差異時，更穩定的影像擷取與分析能力，有助於建立自動化的品質檢測流程。   AI影像處理持續升級，強化品質控制 軟體持續進化也是工業影像處理發展的重要一環。Sick推出的 AI Blob Finder 便展示神經網路在物件辨識與測量上的應用，進一步擴大AI影像處理在自動化檢測上的可能性。 這項技術可在影像中精確辨識、計數、分類與定位物件，對於 品質控制 尤其具有應用價值。透過AI分析影像中的物件特徵，系統能協助生產線進行更快速的檢查與判斷，減少人工檢測所需的時間。 對印刷包裝產業而言，隨著 智慧製造 與自動化需求持續提高，機器視覺也不再只是單純的影像擷取工具，而是逐漸成為生產線品質管理的一環。從印刷品與包裝產品的外觀檢查，到尺寸、形狀與產品差異辨識，AI影像處理可進一步協助企業建立更具效率與彈性的自動化檢測流程。 Sick此次於Vision 2026展示的AI工具、3D機器視覺與新一代相機技術，也反映工業影像處理正朝向 AI化、高速化與智慧製造 發展。隨著視覺系統更容易設定與導入，相關技術未來可望進一步拓展至印刷、包裝及其他需要高速、高精度品質檢測的製造應用。   內容來源： https://packaging-journal.de/en/