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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:黃成凱2023 日本工業展探索：智慧製造的嶄新趨勢與未來展望

作者:潘韋龍、蔡承翰、洪國峰、許勝傑AI輔助生成夾爪設計

作者:李修明、黃雅婷、鄭致潔智慧工廠的節能減碳論述

作者:李孟軒、李韋辰、張津魁、張耿豪、蔡雅惠粉末冶金齒輪AI瑕疵檢測

作者:楊凱智、徐家瑋、吳鴻材、王俊傑AI音頻非破壞檢測技術

本研究開發了一種適用於金屬零組件的環保且非破壞式檢測方法，目標在改進如X光、超音波、磁粉等檢驗技術。研究的主要目標是建立一個基於智慧製造的人工智能系統，用於檢測金屬零組件的內部與外部損傷。首先使用衝擊錘、力感測器與麥克風感測器進行音頻數據的觸發與蒐集，接著利用自編碼器(Auto Encoder, AE)壓縮特徵，隨後通過群集分析挑選代表性樣本進行破壞性檢測以取得標籤，最後整合音頻特徵提取技術和卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)，辨識出金屬零組件的良/不良品之音頻特徵，在識別特定類型的金屬零組件產品時達到了99.60%的準確率。

作者:陳佳盟探索- 臺灣工具機應用領域與AI致能之現況與趨勢

近年我國工具機產業面臨著嚴峻的挑戰，包括地緣政治、出口禁令、市場競爭等，因此國內工具機廠商必須積極開拓新的應用領域，才有機會突破重圍。臺灣擁有完整的半導體供應鏈，若能打破目前在設備上依賴國外業者的局面，國內工具機業者有機會利用這一契機，與發展成熟的半導體產業共同創造最大綜合效益與市場價值；同時，AI(Artificial Intelligence)技術的迅速崛起，正對各行各業帶來深遠影響，而作為工業之母的工具機，能否在這股技術浪潮中借力使力，使產業實現加乘效益，也成為關注的焦點。本文將針對以上的新應用領域與新技術趨勢，進行探討與分析。

作者:羅倆凡、李韋辰、張耿豪、呂寧遠、蔡雅惠AI檢測技術於特殊金屬表面紋理之場域應用

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:林錦德探討製造業軟體系統整合難處的可能解決方案

作者:張耿豪、李韋辰、羅倆凡、呂寧遠、蔡雅惠導磁材料之AI智慧磁檢探傷應用

一般磁粉探傷通常以人員目視檢查缺陷方式進行，乃因使用傳統機器視覺檢測方式常發生誤判、漏檢現象，導致自動檢測一直是個困難的課題，目前大多還是只能依賴目檢員來確保產品品質。為因應導磁材料製品自動檢測之需求，本文將介紹工研院機械所開發之人工智慧磁檢探傷技術以及其相關之導磁材料製品檢測應用，亦可解決現有導磁材料製品表面上因光源不均及磁粉液殘留造成檢測結果不穩定之問題，以提升磁粉探傷產業之附加價值。

作者:莊柏逸、鄭憲君、沈意傑、林順傑超效率佈署AI-BOT流程自動化機器人技術與製造應用實例

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。