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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:蔡瑞彬、陳永文應用視覺導引機械手臂於果類自動採收例

蔬果採收作業是蔬果生產鏈中最耗時、最費力的一個環節。採收作業需要配合蔬果生長季節的變化，在有限的時間內完成所有採收作業，因此需要在極短的時間內投入大量的勞動人力，並以極快速的運輸網路，將蔬果迅速地送到消費地，採收運輸費用高。視覺導引機器人技術發展多年，並已成功運用在工業產品的製造上，然而受限於蔬果的生長特性及採收作業的複雜性，視覺導引機器人應用在農業自動採收作業仍然很少。本文簡略介紹蔬果的採收特性、自動化採收關鍵技術，以及視覺導引機器人應用在果實自動採收的研發狀況。

作者:謝伯璜、江博通、張津魁3D視覺輔助螺絲鎖付系統簡介

近年來許多工業機械手臂的相關研究皆致力於提昇其彈性作業、智慧化和增強其強健性的能力。在本文中，將利用立體視覺導引機械手臂（3D Vision Guided Robot, 3D VGR)取放系統針對電源保護器進行外蓋的螺絲鎖付自動化工作。此3D VGR系統包含四個部份：（1)相機校正，（2)手眼校正，（3)立體視覺，（4)多座標系統整合。最後由實驗結果將可以驗證此系統能成功將每一個螺絲鎖付至電源保護器的外蓋上。

作者:林毓庭、蔡雅惠、邱威堯以機器手臂為基礎之3D彈性量測概論

近年來汽車、機車、自行車工業零件複雜度不斷提升，使得自動化生產技術變得非常複雜，連帶檢測也都變成非常困難。現在很多工業用的零件比以往複雜精密和輕薄短小，一個工件上可能同時有多種特徵，這類工件不是傳統自動化可以檢測的，迄今工廠都派遣人工進行翻轉檢視。如果工廠使用機器手臂來移動檢測頭和使用機器手臂去進行翻轉工件，則將成為新一代3D彈性檢測系統。為因應彈性取物檢測系統之需求，本文將介紹以視覺結合機器人導引技術所發展之最適取物與檢測視角定位技術，達成工件抓取之姿態估測及決定最佳檢測視角，將可大幅降低人力需求，並且提供更高彈性的製造及檢測程序，使得工業機器手臂在自動化製造系統中能夠扮演更重要的角色。

作者:張耿豪、林毓庭、邱威堯、蔡雅惠多視角3D全形貌建模與缺陷檢測技術簡介

近年來，3D深度感測元件被廣泛應用於工業自動化之領域，本文中利用3D深度感測元件所擷取之三維座標資訊（點雲）資訊進行工件姿態之估測及外觀缺陷檢測，達成彈性取放工件與檢測之目的，進一步使得機器手臂能自動化上下料、加工製造及產品篩選。傳統3D深度感測元件在進行工件建模縫合時，需透過連續鄰近3D掃描所產生的三維特徵資訊來進行縫合，因此造成建模耗時且無法適用於大範圍移動掃描等問題，本文中提出多視角3D全貌姿態估測技術以及多視角3D樣貌缺陷檢測技術，除可克服跨大視區之工件掃描及建模問題外，亦可兼具檢測工件外觀重大缺陷之功能。多視角3D全貌姿態估測技術使得視覺導引機器人（VGR）系統能夠透過獲得的影像準確地運算工件的姿態與位置，提昇夾持工件、搬運和組裝能力，搭配多視角3D樣貌缺陷檢測技術可做供件品質粗篩選後再進行後續製程，可減少製程虛工時間之損耗。