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作者:陳昌憲、林晉廷、葉柏毅智慧機聯網於工廠防災監測系統之實務應用

自從德國發起的工業4.0引入虛實整合系統（Cyber Physical System, CPS）概念後，許多製造業者紛紛投入智慧工廠的轉型，並將現有的機台設備進行升級，以期改善少子化帶來的人力缺乏及增加產能，同時亦將廠區防災監測視為重點項目之一。本文將以一食品工業廠為例，介紹針對傳統製造產業設備資料的前端擷取技術，並經過整合有線與含有備援機制的可信賴無線Mesh網路系統進行資料的傳遞與蒐集。最後，透過數據整合與分析，建構一套智慧防災監測系統，提供業者能夠即時掌握廠區環境安全與災害預警通報，進而減少非預期之危害風險產生。

作者:郭晨暉、廖益昌、林啟正、蓋震宇智慧製造執行系統與應用技術

現今的工廠自動化產線，對品質要求嚴苛，且訂單少量多樣、交貨時間緊迫，製造業管理者需快速提升工廠產品品質與良率、準時交貨、維持高生產效率，同時保有適當庫存的水平，才能延續企業競爭力。因此製造執行系統(MES)的整合與效果更顯重要。本文針對智慧製造執行系統的可能架構，與搭配的製程優化技術在加工產線中的效益，作一深入而完整的介紹。

作者:蔡承翰、洪國峰模擬器自動圖像生成及自動標註：以深度學習結合機器人隨機堆疊取料為例

目前視覺領域中的深度學習往往依賴大量圖像及針對這些圖像進行標註，才能將資料集給深度學習演算法進行學習，而人工蒐集資料曠日廢時，且成像品質無法控管其為問題之一，人工針對大量資料進行標註，不同工程師標註方式與品質不一，且此工作枯燥乏味無法負荷長時間工作其為問題之二。針對上述兩個問題，本技術提出以模擬器建立高擬真的場景，其中包含工廠配置、料籃、光源及工件資料，並透過多樣性生成算法(Domain Randomization)，快速產生大量符合物理特性工件隨機堆疊擺放之多樣性場景，以及相關條件控制如：光源種類、光源方向等。針對每一次的場景進行工件遮蔽演算法計算，判別物料隨機掉落於料籃後是否有遮蔽現象等，以配合後續機器人隨機堆疊取料之應用情境。根據每一次場景結果進行圖像儲存以及自動圖像標註包含：工件多邊型標註(Polygon)資訊、深度圖像取料點標註(Picking Point label)資訊、圖像儲存位置描述等，其描述檔案符合Pascal 與 COCO Datasets格式，故可以支援絕大多數圖像深度學習演算法之使用。

作者:劉德葳、蔡孟勳、張宜斌、王仁傑建構智慧機械聯網平台技術

近年來，政府大力推動智慧機械產業，智慧機械主要是以精密機械、自動化與資通訊科技為基礎，透過搭配雲端網路平台、工業物聯網、機器人、大數據等相關技術，希望讓臺灣「傳統機械產業」轉型為「智慧機械產業」，進而提升機械產業於國際競爭力。無論是人工智慧（AI）、工業4.0或智慧機械等願景，其中最主要的技術之一在於擷取產線運作時機械與感測器的資訊，並透過資通訊技術串聯至邊緣電腦，達到工廠管理（如：稼動率、機台警報等），亦可以利用設置資料庫管理系統進行資料存取，提供人工智慧分析與健康預診基礎。本文將以整合FANUC控制器並結合美國國家儀器公司（National Instruments）感測器擷取卡為案例進行說明，首先透過導入FANUC與National Instruments 函式庫，並搭配使用TCP/IP與USB通訊取得機台與感測器資訊，接著採用MariaDB SQL資料庫進行資料保存，最後利用Qt進行人機介面設計並導入慣量估測當成範例來驗證此智能化模組，期望透過此系統能達到建置智慧工廠的目標。

作者:費安彥、張育誠、陳婉婷、Karol Osowski, Artur Olszak,Andrzej Kęsy, Zbigniew Kęsy, 張禎元、黃智永可調控輸出扭矩之黏滯型離合器簡介

傳統離合器藉由複雜的齒輪與變速箱等結構來控制力矩輸出，若使用可隨外加磁場與電場而改變黏滯度的流體將可大幅簡化內部設計構造並達到同樣改變力矩輸出的效果。本文首先介紹黏滯型離合器，接著說明如何將磁變流體與電變流體運用於黏滯型離合器上。目前測試結果皆已證明可達到扭矩調控之目的，也驗證其設計概念之可行性，未來目標將會是朝向整合夾爪運用的開發。

作者:黃仲宏人工智慧技術將讓機器人如虎添翼

生產線上的機器人，導入人工智慧的應用，最大的目的是降低因應外界變化所需的成本，未來機器人的產業地圖將會因AI而有顯著的改變。智慧機器人製造者有強者恆強、大者恆大的趨勢，我們不應只專注於製造銷售「高CP值的機械手臂產品」與KUKA、FANUC等現有的市佔率高者硬碰硬，更要聚焦於以所擁有的機器人製造發展經驗與電資通訊系統整合，進而運用人工智慧技術讓台灣機器人產品發展後發先至，成為未來的優勢產業之一。

作者:羅宇然工具機線上力量量測技術介紹

隨著智慧製造與自動化技術的持續進展，工具機機上之力量量測技術已成為提升加工品質與系統穩定性之關鍵要素。切削力不僅是判斷刀具磨耗與分析加工力學的重要依據，亦廣泛應用於顫振抑制、表面品質控制及製程參數最佳化。另一方面，預壓力（如主軸軸承預壓與工件夾持力）的精確控制，對於維持機構剛性、延長零組件壽命與確保加工穩定性，亦具關鍵性影響。本文將分析各類力量量測技術之性能特性與機上整合所面臨之挑戰，並探討量測數據於工具機動態行為分析與製程監控中的應用潛力，進而提出未來技術發展趨勢與研究方向。

作者:張津魁、羅倆凡、李韋辰非破壞性膜厚AI檢測技術

表面鍍膜技術廣泛應用於各種工業製程，以提升材料的耐磨性、耐蝕性等。然而鍍膜層的厚度對於最終產品的性能至關重要，若鍍層厚度過厚或過薄皆可能會影響工件之功能性，導致產品失效。一般常見的傳統檢測方法多透過破壞樣品後，使用目視、顯微鏡或SEM等工具進行量測，雖可提供準確的測量結果，但檢測效率低且會造成樣品破壞問題。本研究透過人工智慧（Artificial intelligence, AI）技術，結合深度學習與影像處理演算法，針對鍍膜表面的膜厚進行分析，克服傳統破壞性檢測的侷限性，並可適應不同材質與鍍層類型，減少雜訊造成的干擾，以確保產品的品質與一致性。

作者:李敏豪、王郁喬、李雅萍微軟DTDL應用介紹與案例

透過微軟Azure Digital Twins (ADT)技術，工研院機械所與臺灣微軟合作開發的ITRI-ADX專案，為工業界提供了一套DTDL (Digital Twins Definition Language) 管理工具。此專案採納了容器化技術和微服務架構，並且整合了OPC UA、Modbus、AMQP等多種通訊協定，示範DTDL在塑橡膠射出機(Injection Molding Machines, IMM)及工具機(Universal Machine Technology Interface, Umati)的應用落地。ITRI-ADX不僅提高了開發效率，其無代碼及低代碼彈性擴展的設計，加上直觀的可視化操作介面，大幅提升了產業導入的效率和效益。

作者:梁碩芃、林怡瑾智慧工廠沉浸式互動遠距協同工程環境開發

疫情衝擊與地緣政治格局改變促使製造業開始重新布局生產基地與供應鏈體系，在供應鏈重組的過程中，如何快速排除異地產線製程、設備、產線的各種異常是一大挑戰。工業4.0的趨勢遇上5G、6G通訊、AI、碳排限制等議題後更加受到製造業重視，其中利用沉浸式互動進行異地產線技術投射成了全新的市場機會。本文將簡述工研院近年來把沉浸式互動技術帶入智慧工廠進行遠距協同工程應用情境的研發現況，並對於未來可能的營運模式提出建議。

作者:姜奕弘、蔡承翰、洪國峰智慧型焊接路徑生成技術

從青銅時代到現代，焊接技術經歷了革命性的變革，智慧視覺整合手臂焊接成為當今的先進方法。這項技術結合了機器視覺和自動化機械手臂的能力，實現了高精度、高效率的焊接作業。。本研究開發目標為如何快速整合智慧視覺系統、並搭配原有模擬路徑的規劃，同時也具備深度資訊的感測，來達到快速且有效的智慧型焊接機器人。

作者:陳昌毅、李品瑤、王裕清、陳彙宇、林義暐、林順傑、江敏村虛擬品管員-智慧化網印參數監控回饋技術

建構在電路板防焊層印刷之智慧化網印參數監控回饋技術，導入網版漲縮補償回饋系統以及印刷厚度即時監控補償系統，整合數種感測技術以及智慧補償模型，藉此提升電路板防焊層印刷品質，印刷厚度均勻度誤差在±1 µm內，印刷圖案覆蓋位置偏移量在±0.015 mm內，提高產品品質、降低生產成本、提高生產效率、優化生產流程，並有助於智慧製造的實現。

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