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基於雙物聯網與擴增實境之智慧定心量產製程人機互動決策系統
作者
梁育禎、許孝誠、劉俊葳
任職單位: 國立清華大學動力機械工程學系
刊登日期:2026/04/28
摘要
近年來,科技進步使人工智慧成為提升製程效能和生產良率的關鍵。針對光學玻璃鏡片定心製程,為降低人工經驗依賴、建立即時診斷機制及縮短調機時程,本研究開發基於雙物聯網架構與擴增實境(Augmented Reality, AR) 等技術之人機互動智慧系統,系統建立之分類模型,可精確診斷異常。接著通過雙物聯網架構串聯控制系統與人工智慧(Artificial Intelligence, AI)模型將資料即時傳輸至AR遠端控制模組,進行視覺化決策,並透過遠端控制回饋至定心機台。根據系統實測結果,在真圓度<0.01mm、裂邊<E0.5 的目標規格下,生產良率可從64%提升至94%,且生產時間減少29.8%,證實系統對產線製程之效益。
Abstract
In recent years, advancements in technology have positioned artificial intelligence as a key enabler for improving process efficiency and production yield. In the optical glass lens centering process, conventional operations heavily rely on manual experience, lack real-time diagnostic capabilities, and require lengthy machine setup procedures. To address these limitations, this study develops a human–machine interactive intelligent system based on a dual Internet of Things (IoT) architecture integrated with Augmented Reality (AR) technologies. The proposed system establishes a classification model capable of accurately diagnosing machining anomalies. Through the dual IoT architecture, the control system and AI models are interconnected to enable real-time data transmission to a remote AR control module, where process diagnostic results and decision-making information are visualized. These decisions are further fed back to the centering machine via remote control, forming a closedloop intelligent assistance framework. Experimental validation demonstrates that, under target specifications of roundness less than 0.01 mm and edge chipping below E0.5, the production yield is improved from 64% to 94%, while total production time is reduced by 29.8%. These results confirm the effectiveness of the proposed system in enhancing process performance and production efficiency in industrial centering operations.
摘要
在高科技產業中,定心製程 (Centering Process) 是光學鏡片加工的最後一道工序,其穩定性對生產良率與成本控制至關重要。本研究開發了基於雙物聯網 (Dual-IoT)、人工智慧 (AI) 與擴增實境 (AR) 的智慧定心量產製程人機互動決策系統,旨在實現即時監控、異常診斷與遠端決策。
系統整合了生產資料模組、製程診斷模組、雙物聯網通訊模組以及 AR 決策與遠端控制模組,利用水聽式聲發射 (Acoustic Emission, AE) 訊號進行加工監測與診斷。研究結果顯示,該系統能顯著提升生產效能,將良率從 64% 提升至 94%,裂邊報廢率從 28% 降至 4%,並縮短約 29.7% 的總生產時間。
研究背景與目的
光學玻璃鏡片的加工流程包含切削、研磨與拋光,而定心製程是材料移除的最後一道工序,直接影響產品的真圓度與邊緣品質。本研究旨在開發一套智慧定心系統,結合人工智慧與擴增實境技術,提升生產良率並降低缺陷率。
定心製程的關鍵性與挑戰
- 成本風險:定心製程位於加工末端,若發生報廢,將損失前序製程累積的高額成本。
- 常見缺陷:
- 真圓度誤差 (Roundness Error):源於砂輪推動力、磨削溫升導致的變形,或夾持力不足。
- 裂邊 (Edge Chipping):切削力過大導致應力集中,造成成像亮點缺陷。
- 量產痛點:毛胚尺寸差異導致切深變化,產生隨機缺陷,傳統製程高度依賴人工經驗,缺乏即時監測與診斷機制。
研究目標
本研究旨在透過雙物聯網、人工智慧與擴增實境技術,實現定心製程的即時監控、異常診斷與遠端決策,提升生產良率並縮短調機時程。
DOI: 10.30256/JIM.202605_(518).0009
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2026年05月號
(單篇費用:參考材化所定價)