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歷史雜誌

依專輯名稱關鍵字搜尋或依年份搜尋，年份輸入範例202406

作者:方弘德、施志軒、瞿至行基於擴增實境之機械手臂運動規劃技術

本計畫開發一套基於擴增實境（AR）的創新機械手臂運動規劃技術，以提升製造現場的人機協作能力。隨著人工智慧和工業4.0的推進，智慧製造逐漸成為產業重點，但現場人工作業仍難以完全被自動化取代。傳統的機械手臂操作通常需要專業知識和複雜的編程，這對中小型企業在技術應用上的門檻較高。因此，本計畫利用AR技術結合機械手臂控制系統，來實現直觀的操作模式，減少工程人員的學習曲線，並提升操作效率和準確性。運用AR技術作為人與機械手臂的互動介面，透過即時顯示、虛實整合和多感官回饋功能，提升使用者在操作過程中的空間認知與路徑規劃效率。本計畫採用HoloLens 2裝置與Unity 3D開發平台，搭配混合實境開發工具MRTK，創造一個高度直覺化的操作介面。使用者能夠在真實場景中利用AR進行視覺化的機械手臂路徑規劃，並在設計過程中接收即時的視覺與聽覺反饋，進一步提高操作的直覺性。此系統整合逆運動學演算法和虛實座標校正技術，生成機器人指令以驅動機械手臂執行各類操作。研究成果包括提高機械手臂的操作效率與精度，減少專業工程人員的需求，並提升操作的可視性與直覺性。此種互動技術的創新，將有助於推動中小企業在工業5.0轉型過程中實現以人為本的智慧製造，增強其市場競爭力。此系統可提供經濟高效的解決方案，促進智慧製造技術的普及，並實現即時性人機協作的概念。

作者:陳穎融、孫翊淳、曾介亭、江宜霖、林于中、林順傑基因演算法應用於TGV雷射加工路徑優化

在半導體產業快速的成長、製程工藝不斷的進步下，先進封裝技術TGV製程每次需要規劃的孔位數量也從數十萬點上升至百萬點，該如何在點數規模如此龐大下找到一有效最佳加工路徑儼然成為一大議題。路徑規劃問題被歸類於旅行業務員問題 (Traveling Salesman Problem, TSP)，且在TGV製程上規劃路徑時需考慮雷射平台作動特性，加工時間比路徑長度來的更為重要，因此本文將簡介三種常見的TSP演算法類型，其中會針對基因演算法(Genetic Algorithm)特別說明，包含染色體的設計、機制、流程等細節，同時也會提及挑選此演算法之原因。在文末，我們也實際開發一套基因演算法模組，並對六種不同數量規模的圖檔進行測試，結果來說，在點數規模達百萬點時，基因演算法所取得的最佳路徑可節省1小時至10小時不等的加工時間，有效降低生產成本。

作者:葉佳榮攀爬機器人技術簡介與應用

攀爬機器人因應高風險、高難度環境下的工作任務挑戰，具備垂直、傾斜與複雜結構表面移動能力，可廣泛應用於基礎設施檢測、能源巡檢、災後搜救及特殊環境作業等領域。其核心技術包括多樣化的附著機制（如磁力、正/負壓、靜電與仿生黏附等），搭配履帶式、輪式、多足機構或飛行混合等移動策略。近年隨著感知元件、定位技術、控制系統與運動規劃技術進步，攀爬機器人加速朝向智慧化、自主化與多模態整合發展。未來挑戰包括提升附著穩定性、環境適應性、控制複雜度與能源效率。透過人工智慧、自主學習與感知融合技術的導入，攀爬機器人有望成為高風險作業領域中重要的輔助設備。