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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: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

智慧工廠是一種將人工智慧、物聯網和數據分析等技術應用於製造過程中，實現全面智能化管理的工廠。智慧工廠可以提高生產效率和產品質量，降低成本，實現智能化管理，更好地滿足客戶需求。未來，隨著人工智慧技術的進一步發展，智慧工廠將會成為推動工業發展的重要力量。本文將以實際推廣案例介紹智慧工廠在不同場域以及低碳人工智慧技術的應用。

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:詹巧同基於影像定位之ADAS於駕訓班場域的創新應用

自動駕駛輔助系統（advanced driver assistance systems, ADAS）不僅改善現行駕駛環境更是自駕車的前哨站。本篇介紹以影像定位為基礎的自動駕駛輔助系統應用於駕訓班，尤其針對日本的高齡駕照認知測試。這個系統能減少人力成本，自動化教學指導，並創建客觀的考試環境，未來還可提供更詳細的雲端駕駛行為分析。ADAS 主要依賴影像處理以及定位技術，包括車道線、路面標記辨識、紅綠燈和號誌辨識，以及物件偵測等。它結合深度學習和電腦視覺技術，提高偵測精確度和穩定性。透過七大模組進行車輛定位和環境辨識，進而評分駕駛行為，如紅綠燈行為對應、道路標記及停止線停等、過彎軌跡評測、段差跨越和定速操駕等。除了這些評分功能，ADAS 還提供路線偏離和環境車輛距離告警，增加駕駛安全。此外，這項技術對為未來自駕車提供更豐富的感知輸入和先行探索極端情況並開發應對方案。總的來說，這種基於影像的 ADAS 技術是駕訓班應用的重要創新，提高了駕駛安全性，提升自駕車技術和為車廠開拓嶄新的服務思路。

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

智慧製造的目標是應用或發展軟體來整合企業內部各種資產，達成智慧營運管理或智慧自動化的效益。由於各種因素，目前製造業只能爭取到有限的軟體開發或資料科學之人才或合作夥伴，導致企業的垂直系統整合、產品生命週期推展明顯緩慢。本文將介紹低代碼或無代碼的自動化軟體工具，並且說明這些解決方案在製造業上的應用方式與效益。

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:陳建良、陳子立、雲聿加、鐘咚咚、黃羽繪、蔡宗廷、鄭中強AGV/AMR中AI應用之研究調查

在工業 4.0 的浪潮下，各式自動化感測技術與控制系統漸普及，相較過去依靠人工分檢與搬運的工廠物流方式，現今出現越來越多智慧工廠，並引入具有自主感知和智慧路徑規劃能力的自動導引車（AGV）和自主移動機器人（AMR）。而人工智慧（AI）在 AGV 和 AMR 的應用中也扮演重要角色，除優化傳統的路徑規劃、任務排程等問題，也提升衝突解決、電池充電排程及預測性維護等方面的效率。本文主要探討 AI 在 AGV 和 AMR 中的七大應用，並針對啟發式演算法、深度學習與機器學習方法深入介紹，最後分析這些技術在提升生產效率、降低成本和強化產能彈性等方面的現狀以及未來趨勢。

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

藉由機器人流程自動化的導入，可對企業生產效能與品質有顯著的提升，然而企業實際導入時，除技術問題外亦常因其軟硬體環境的條件而有不同的挑戰。本文以三個結合腳本化智慧代操與視覺檢測技術的導入應用實例，介紹流程自動化部署時的技術要件與實務考量，以及部署後對企業特定流程效能的改善。透過本文所發展的方法及相關案例導入驗證，未來結合機器學習與人工智慧技術將成為機器人流程自動化與智慧化之發展方向。

作者:史偉群、葉賜旭、謝鎮洲基於生成式人工智慧之永磁直線同步馬達驅動控制參數智慧優化策略

為解決高階運動控制系統參數調整的挑戰，本研究聚焦於永磁直線同步馬達，提出一套結合生成式人工智慧的智慧優化策略。本方法以延伸型比例-比例積分控制模型為基礎，透過大規模模擬建立數據資料庫，並且設計結構化提問機制，引導生成式人工智慧建構邏輯推理鏈，以辨識參數敏感度且推導最佳調整順序與區間。經模擬與實機雙重驗證，證實此智慧調參方法能顯著提升效率、縮短試驗時間，並且具備跨資料整合與推論能力。本研究不僅突破傳統限制，更為智慧製造領域提供一具實務性與創新性的參考架構，驗證生成式人工智慧在高階驅動控制的應用潛力。

作者:張木力、莊仕杰、林昱廷金屬3D列印模具在熱交換性能的挑戰與機會

透過3D列印方式來製造模具，並非只是製造工法上的轉換，而是促進模具產業另一次躍升的契機。
透過隨行冷卻通道設計的引入，在熱交換性能上可具有重要的提升，本文將以射出成型模具作為探討目標，並分析如何透過隨行冷卻通道的設計同時搭配數值模擬分析來提升模具的熱交換性能。

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:羅倆凡、張耿豪、呂寧遠、林毓庭、李韋辰、蔡雅惠生成對抗網路於工業影像之單一瑕疵分類

在工業製造過程中，瑕疵檢測必是不可或缺的一環。而現今檢測流程中也仍存在各式懸而未決的問題，尤其在製程技術進步的當代，缺陷樣本的稀缺性會造成標註及訓練定義上的困難。本文將介紹一種新型的智慧檢測技術，藉由一些神經網路的特殊性質，解決了樣本缺乏而難以檢測的困境。

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