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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:連豊力智慧車 = 智慧手機 + 四個輪子?

作者:廖育萱智慧自主移動機器人應用技術介紹

因應AI人工智慧及高科技日新月異的發展趨勢，本文將針對智慧自主移動式機器人之架構與應用技術，進行機器人作業系統(ROS)起源介紹與其架構用法基礎說明，接著探討智慧自主移動機器人所使用的定位與導航技術，同時介紹工業技術研究院中機械與機電系統研究所近期所發展的一款智慧無軌式運載機器人之相關研究與應用。

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:馮仰靚、簡榮茂物聯網相關之（人機料）現況與未來技術

隨著網際網路的蓬勃發展，在我們的生活中早已融入大量的物聯網（英: Internet of things，縮寫IoT）設備，文中說明了物聯網的歷史及由來，並且指出為什麼物聯網這麼重要。首先會介紹物聯網在工業4.0（英文：Industry 4.0）中所扮演的角色，同時說明工業4.0 的發展及物聯網的應用與未來發展。並以人機料的觀點切入，點出目前國內製造產業在物聯網之技術發展重點與未來趨勢。

作者:盟立向德成處長現在台灣工廠智動化需求

近年來，工業4.0 的浪潮在台灣開始發酵，企業主將以往工廠內無法與資訊系統連接的生產設備進行改造，使它可以與製造執行系統（Manufacturing Execution System, MES）互連，透過這樣的連接將企業的研發、生產完全的串連起來，以達到少量多項的產品，因應快速變化的市場的目的，實現生產走向近零缺失的目標。本文並以PCBA（Printed Circuit Board Assembly）為例，說明智慧工廠所需相關技術實際應用介紹。

作者:張耿豪、李韋辰、林毓庭、呂寧遠、鍾幸芸、蔡雅惠以人工智慧為基礎之金屬加工製品檢測應用

金屬加工製品具複雜外型、多維度、曲面之特性，尤其表面具有非一致性紋理，使用傳統機器視覺檢測一直是困難課題，目前大多只能靠目檢員來確保產品品質。為因應金屬加工製品檢測需求，本文將介紹工研院機械所開發之人工智慧表面品質檢測技術，以及其相關之金屬加工製品檢測應用，亦可解決現有金屬加工製品表面上光源不均造成檢測不穩定之問題，提升金屬製品業之附加價值。

作者:洪哲倫智慧製造的關鍵角色：工業大數據分析

物聯網與機聯網的進步，現在已經能夠有效蒐集生產現場的數據。以往這些數據只被使用來監控現場的生產狀態，近年來隨著大數據分析與人工智慧的思維加入，這些數據有了更多樣的應用，進而形成智慧製造的新領域。本文將針對工業大數據的產生、儲存與計算還有人工智慧分析進行介紹。

作者:蔡孟勳、莊健平、麥朝創應用AI 影像技術於刀具紋路之分類

工具機加工時，工件表面產生的紋路一般而言可區分為過切、振紋、斜陡坡紋、刀圈紋、拉絲等。在解析紋路時，通常需要有經驗的師傅來加以判讀，而且工件在不同光線、不同角度下所判讀的結果也不盡相同，本文結合AI (Faster RCNN)與影像技術來自動分類加工紋路，使用者只要將加工好的標準模具放置於我們所設計的拍攝模組中即能自動標示紋路的類型，未來將結合專家與IoT系統，達到自動判讀紋路成因的目標。

作者:邱慶龍、葉錦清、黃楹鈞雷射產業與技術發展趨勢

因應國際產業需求的發展，雷射產業與技術開始往5G半導體、智慧車輛製程需求發展，國內雷射產業以發展多年，已經深具基礎，但是為持續跟上國際腳步，雷射技術自主化需要加緊進行。本文將分析目前國外雷射產業發展趨勢，並描述未來數年內國際產業發展需要的關鍵技術，透過雷射高值應用整合技術，分別開發可應用於上述產業製程需要的雷射源、高速掃描、超快雷射加工與雷射積層製造等關鍵技術，提供國內廠商技術能量，協助國內產業打入國際市場。

作者:沈怡如全球ITS政策及重點發展方向

智慧型運輸系統（Intelligent Transportation Systems, ITS）已是全球主要國家重要政策發展方向之一，其發展至今已近30年，隨新興科技與軟硬體技術提升，技術整合成為推動之主要內容，因應各國不同運輸需求，發展重點與項目也略有不同，但皆以提升運輸系統之安全、效率與永續性為主要目標。本文將針對全球主要國家於ITS之政策重點與發展方向進行介紹。

作者:黃仲宏2020年工業機器人產業發展趨勢與台灣的機會 |

機器人應用領域（用途）愈來愈多樣化。各應用領域對機器人規格及機能的要求有所不同，機器人製造產業發展的趨勢不僅著眼於既有的工業機器人本體市場，更逐步地拓展至製造系統應用的整合。工研院從這個角度去展望與思考台灣工業機器人產業的競爭力；因而在系統整合、提供能創造生產價值的智慧機械設備已具有一定的能量，未來要強化在應用面的know-how技術，讓其能拓展至更多的製造領域，協助製造業不斷升級。

作者:曾文光如何運用MES系統構建智慧製造應用管理-以金屬加工行業為應用案例

全球製造產業邁向工業 4.0，而金屬加工智慧製造管理應用，也在政府積極推動智慧機械下成為工業轉型關注產業之一。如何在製造實體生產線結合資訊平台建構的資訊流，應對出實際符合企業本身適用的智慧應用