機械工業網 - 機械產業的入口網站

:::

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:羅昱翔、梁育禎、劉俊葳基於人工智慧之透鏡中頻誤差改善

近年來，光電產業發展推動光學元件加工效率與品質提升，其中氣囊式子孔徑拋光對中頻誤差控制至關重要。傳統螺旋路徑易產生波紋，提高中頻誤差，影響光學性能。本研究優化螺旋路徑模型，分析加工參數對中頻誤差功率譜密度（Power spectral density, PSD）曲線的影響。先利用反應曲面法初步優化參數，再結合支持向量迴歸（Support vector regression, SVR）與高斯過程迴歸（Gaussian processes regression, GPR）進行非線性區域優化。結果顯示，反應曲面最佳化後PSD RMSE值降至1.02×10⁻³ μm³，導入SVR與GPR後進一步降至0.93×10⁻³ μm³，相較未優化最大降低97.0%。PSD曲線平滑，中頻誤差合規率由46.1%提升至91.7%，有效改善中頻誤差，達成最佳化目標。

作者:羅昱翔、梁育禎、劉俊葳基於人工智慧之透鏡中頻誤差改善

近年來，光電產業發展推動光學元件加工效率與品質提升，其中氣囊式子孔徑拋光對中頻誤差控制至關重要。傳統螺旋路徑易產生波紋，提高中頻誤差，影響光學性能。本研究優化螺旋路徑模型，分析加工參數對中頻誤差功率譜密度（Power spectral density, PSD）曲線的影響。先利用反應曲面法初步優化參數，再結合支持向量迴歸（Support vector regression, SVR）與高斯過程迴歸（Gaussian processes regression, GPR）進行非線性區域優化。結果顯示，反應曲面最佳化後PSD RMSE值降至1.02×10⁻³ μm³，導入SVR與GPR後進一步降至0.93×10⁻³ μm³，相較未優化最大降低97.0%。PSD曲線平滑，中頻誤差合規率由46.1%提升至91.7%，有效改善中頻誤差，達成最佳化目標。

作者:梁育禎、許孝誠、劉俊葳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

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。