機械工業網 - 機械工業雜誌 - 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: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。

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:陳建良、陳子立、黃羽繪、簡榮信、林柏均、蔡宗廷、廖育萱、楊朝文智慧路網生成技術研究調查

工業 4.0 浪潮下，多車自動導引系統 (AGV/AMR) 已成為核心自動化技術之一，其整體運作效率與系統穩定性高度依賴底層「路網 (Roadmap)」的建構品質。傳統仰賴人工繪製與靜態規則設定的路網生成方式，已難以滿足多機協同與高度變動場域中的彈性需求。本文旨在系統性回顧並分析現行智慧路網生成技術的發展脈絡，涵蓋從人工建構至各類演算法自動生成的技術演進，重點探討初始路網建構、結構最佳化策略、模擬驗證技術，以及路網效能評估指標 (KPI) 的分類與應用。最後進一步剖析上述技術在提升生產效率、降低整體運營成本，以及強化產能調度彈性等層面之未來發展趨勢。

作者:黃兆平、Andres David Gaona Roman、李宜玲、李桂銘影像辨識系統結合EtherCAT全數位運動控制平台應用於資源回收

智慧化製造是目前產業升級一大主軸，可細分為感知智慧化與運動智慧化，就如同人眼獲得影像，大腦辨識影像內容感知環境資訊，小腦迅速協調人手做出反應動作，當中各個環節缺一不可。近年來人工智慧快速發展演進推升影像辨識智慧化，運動智慧化同樣需要相應配合才能完成整個智慧化閉環，如何配合辨識結果做出高速且精準的動作，就是我們要面臨的課題，本文將以整合塑膠資源回收分選產線的案例為引子，介紹如何以工研院機械所開發的EtherCAT運動控制平台(EMP)為基底，開發一套能與影像辨識系統即時協作的機器人控制器。

作者:羅書硯、潘俊良、張禎元仿生電子手發展與趨勢

具有動力的擬人義肢手是解決上肢截肢族群痛點的主要技術趨勢，本文將概略說明肌電訊號控制的義肢手系統與介紹目前市面上的仿生電子手產品，並從各規格項目說明仿生電子手的特性和進行各產品的比較。最後，本文將從使用者角度指出目前仿生電子手未能滿足使用者需求的地方，並說明此領域技術開發的瓶頸與需要繼續投入更多研究的方向。

作者:黎尚昆六軸機器手臂應用於複合材料纏繞製程

複合材料具有高強度、高勁度、質量輕、耐腐蝕以及抗磨損等特性，近年來廣泛應用於航太工業、汽車工業、船舶工業、醫療、運動器材與石化產業上，其中以纖維與高分子材料所組成的纖維強化高分子複合材料最為常見應用於諸多領域中。本文將介紹複合材料應用於液化石油氣容器製程，傳統液化石油氣鋼瓶重量重，瓶身也會因時間與環境影響產生鏽蝕問題，造成使用上安全疑慮與增加後續維護成本。挪威Hexagon Ragasco公司最早以複合材料製作液化石油氣容器，解決上述傳統鋼瓶問題。後續將介紹複合材料液化石油氣容器纏繞設備與路徑生成模擬軟體，亦將說明工研院機械所在七軸纏繞製程目前成果。

作者:陳傳生、蕭擎宇、仲維德機械臂即時軌跡產生-以Delta Robot為例

本文開發一種即時軌跡產生演算法，能讓機械手臂動態狀態下，隨時接收新的目標命令，即時產生具有連續加速度的三階多項式運動軌跡。演算法可用於配備3D，視覺感測器的智慧機械人系統，上層控制器偵測到外部環境變化，而可立刻改變路徑，即時產生新軌跡。軌跡產生適用於任意初始速度與加速度狀態，並且可指定運動的最大速度，加速度與Jerk值，但目標狀態是靜止。運用本產生器於多自由度機械臂的運動控制時，可使各軸軌跡同時抵達目標點。新創的軌跡演算法，軌跡更新可在一個控制周期完成，達到即時反應。本演算法在自製的Delta機械臂，以虛擬模型模擬及實驗驗證其性能。透過model-based design，以電腦模型完成:開發演算法，模擬驗證，產生控制軟體和實驗測試的工作階段。

作者:張俊隆、張津魁從國際自動化展看智慧製造趨勢

智慧製造已是全球趨勢，包含德國Industrie 4.0、美國先進製造夥伴（Advanced Manufacturing Partnership, AMP）、中國製造2025、日本的日本製造業白皮書等。本文從國際智動化展覽：日本國際機器人展（iREX 2017），借此觀察國際的智慧製造全球趨勢。