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作者:黎尚昆、羅元玠、許勝傑、施志軒EzSim機器人模擬器開發者套件實作與智慧製造加工應用介紹

現今國際製造業皆面臨產品生命週期短、少量多元化的需求與勞動人口減少人力成本上漲問題，如何縮短產品上市時間、提高產線靈活性與品質、提升產線效率以提高企業競爭力皆是目前發展重點。智慧製造是指具有信息自感知、自決策、自執行等功能的先進製造過程、系統與模式的總稱，其發展架構可分為智慧化、自動化與數位化，其中數位化中針對製程模擬規劃可提升效率與靈活性，本文將針對數位化中CPS網宇實體系統技術應用進行介紹，EzSim為工研院機械所開發之智能軟體，因應現今多元化需求發展開發者套件模組，提供使用者針對各自應用需求進行功能開發。

作者:施志軒機器人複合製程模擬與智慧製造應用介紹

近年來人工智慧與物聯網(AIOT)的快速發展，網宇實體系統（Cyber-Physical System, CPS）已被廣泛應用於各領域中，並將生產線與虛擬環境間之資料進行緊密的連結與同步。為了改善台灣傳統產業缺工問題與產品少量多樣化的挑戰，必須透過發展智慧製造的生產模式，因此網宇實體機器人系統（Cyber-Physical Robot Cell, CPRC）在智慧加工製程中扮演著非常重要的角色，透過機器人模擬軟體可建立出數位分身與模擬環境，並用來模擬執行任務、學習策略與視覺辨識等。本文將針對網宇實體機器人系統的擬真環境建置、路徑生成、物體辨識做詳細的介紹。

作者:施志軒機器人CAD/CAM加工路徑規劃與拋光研磨應用介紹

面對全球人口老化的趨勢，有復健需求的人數與日俱增，若持續採用傳統的復健方式則復健治療師的人力將不敷應對且先天的勞力限制也使復健效果無法完全發揮。本文闡述復健機器人的優勢與發展的重要性並列舉國內外現行幾款下肢復健機器人，分析其技術規格、應用面向與未來發展方向。

作者:施志軒、林宛昀基於大型語言模型之智慧機器人製造單元助理

近年來，大型語言模型（LLMs）在文本生成、機器翻譯與教育輔助等多元應用中展現出卓越的表現。然而，當其應用於現實環境，特別是涉及實體互動場域時，效能常受限制。主要的挑戰包括：模型無法即時取得現場資料、對實務故障排除流程理解不足，以及對機器人動作中隱含的複雜性掌握有限。為解決上述問題，本研究提出一種基於Server-Client架構、整合多代理大型語言模型的控制框架，以提升機器人製造工作站之穩定性、擴展性與作業效率。開發智慧機器人製造單元AI助理，採用TCP（Transmission Control Protocol）通訊協定並以JSON格式進行訊息交換，實現跨平台整合。本系統相較於傳統人工處理方式，展現出更佳效能，特別在以下三項關鍵任務中表現亮眼：自然語言生成機器人控制程式、文字轉換為SQL（Structured Query Language）查詢指令，以及基於RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術的語意型故障診斷。實驗結果顯示，本系統不僅提升了機器人控制的準確性與生產資料查詢能力，更將故障處理時間縮短47.6%，顯著強化維修效率與決策支援能力。

作者:施志軒機器人3D環境感知與深度學習介紹

隨著近年來機器人研究的發展，機器人逐漸走出實驗室，並廣泛應用在堆疊搬運、生產製造、產線組裝等。然而，機器人面臨的問題更加複雜，且必須與環境進行互動，因此必須具備更高階的感知功能。深度學習處理三維點雲可分為三個大類別來探討，其包括三維形狀分類、三維目標偵測與追蹤、三維點雲分割三大任務。3D感測器所收集的點雲資料屬於三維資料可以表示空間中大量的幾何、形狀與尺度資訊，然而因為資料量大、資料無序性與不會隨著旋轉改變結果。因此PointNet作為第一個能直接從點雲中學習有用資訊，達到End-to-end學習，可用同一個網路架構完成點雲分類與分割。工研院機械所團隊推出研磨拋光機器人品牌RobotSmith，提供整體軟硬解決方案，並在機器人3D環境感知處理上展示兩個成功案例:研磨周邊系統定位與焊道研磨疊代補償。期許在這波3D深度學習浪潮中，以精實的技術能力，攜手台灣產業共創新頁。

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:施志軒基於虛實整合機器人系統增強自行車車架零件生產製造

本文強調機器手臂在工廠自動化中的關鍵地位，它們具有無與倫比的靈活性、精確度和自主操作能力，有效地消除對人工勞動的需求。我們已經開發了一個自行車車架製造系統，包括切割、研磨和檢測工藝，相較於傳統手工方法，這象徵一個重大的進步。先進的硬體和軟體架構的整合，以及創新的技術，如基於YOLO的缺陷檢測和AE信號分析，有助於優化自動化製造流程。其中，YOLOv7的缺陷識別準確率更是達到了驚人的98.03%。這項研究不僅展開了對機器人系統有效性的開發，還為各種製造應用中採用先進的機器人系統提供了基礎。

作者:吳祉毅、施志軒基於YOLO演算法實現機器人孔渣移除定位補償與瑕疵檢測系統

機械手臂在工廠自動化中扮演著重要的角色，具有極高的靈活性、精確性和自主操作能力，並且可紓解缺工人力勞動的需求。在本文中，我們開發了一個具有自動位置補償和瑕疵檢測能力的機器人孔渣去除系統，能夠定位工件的特徵，進行孔渣去除和瑕疵檢測，並利用YOLO（You Only Look Once）算法進行物體檢測。本文中的實驗工件是膝關節股骨植入物。首先，我們採用了一種位置補償方法來精確定位工件的夾持孔。然後，EzSim軟件自動生成機器人路徑，用於去除夾持孔孔渣。隨後，系統利用檢測到的瑕疵位置生成重新去渣的路徑，確保所有殘留物被徹底清除。

作者:羅元玠、薛涵君、賴振豪、吳祉毅、林景翰、施志軒SmithOS：機器人單元的核心軟體

近年製造業客製化與少量多樣的需求日益增長，複雜性與彈性是未來製造業的關鍵特點，傳統自動化系統固有的軟硬體透過規模化與標準化來降低生產成本並提升效率，然其顯而易見的限制亦是無法適應快速變化且小批量的訂單。先進製造自動化系統中，產業期望達到每單件產品的生產成本與其生產數量關聯最小化，因此工業型機器人以彈性化的優點廣泛應用在噴漆、焊接、組裝、搬運與研磨拋光中。在HMS（Holonic Manufacturing System）[1][2]系統架構中，每一個Holon單元具獨立性與協作性，單元可獨立決策、控制與規劃，彼此間亦可互相轉換、溝通與儲存訊息。SmithOS為一套適用於工業機器人單元的核心控制軟體，具備生產工單介面、製程參數調整介面、機器人通訊控制層（Robot Communication Layer, RCL）、感測器通訊層（Hardware Abstraction Layer, HAL）與多執行緒運行功能[3]，其豐富的功能模塊（function block）與資訊流程圖架構（flow chart），提供系統整合商快速整合PLC通訊、力量感測器、雷射感測器與2D/3D視覺感測器的功能，以解決製造業常遇到的工件變異、快速換線需求與操作介面複雜等問題。此系統讓操作員不必再擔心產品換線的耗時耗心力，進料視覺辨識可達成自動換線;其製程參數調整介面提供操作者在不使用機器人複雜的示教器下，就能完成製程參數的調整;而系統性的誤差與變異（如:工件變異與設備定位誤差），可線上透過感測器即時回饋補償，維持生產品質的穩定性。

作者:施志軒、羅元玠、薛涵君、蔡德儒RobotSmith：打造研磨拋光機器數位職人

金屬製品產業為製造業之龍頭，產業鏈以聚落形式、高效分工聞名國際，但近年來普遍面臨人口老化趨勢使勞動人口漸少，加上研磨拋光屬於「骯髒」Dirty、「危險」 Dangerous、「辛苦」Difficult的3D產業，讓年輕世代不願意投入接班傳承，導致世代斷層日漸嚴峻。因此機器數位職人在勞動密集型和高風險工作中扮演很重要的角色，並適合導入在研磨拋光製程中。藉由學習老師傅的「腦」、「手」、「眼」的技藝，透過數位化軟體將老師傅的技藝轉移給機器人。有鑑於台灣產業困境與轉型需求，工研院機械所團隊推出研磨拋光機器人品牌RobotSmith，提供整體軟硬解決方案，並以自有軟體EzSim完成機器人模擬及路徑參數最佳化、搭載感測器實現製程品質要求、並透過專利獲證設備定位技術實現虛實整合。期許在這波數位轉型浪潮中，以精實的技術能力，攜手台灣廠產業共創新頁。

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