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作者:沈宜萱、吳佳鴻、李韋辰基於GAI之瑕疵影像生成研究

面對勞動力老齡化與經驗斷層，製造業正加速導入人工智慧與自動化光學檢測技術至品質檢測中，以提升檢測效能。然而高良率產線常面臨瑕疵樣本稀缺問題，也成為訓練高穩健性AI檢測模型的瓶頸。為此，本研究開發模仿式瑕疵影像生成模組，將資料收集策略由被動收集轉為主動生成。模組使用局部填補技術，將瑕疵大小與位置參數化，納入生成模型的約束條件，使生成瑕疵特徵趨近於真實影像。實測顯示，在僅有100張真實瑕疵影像的情況下，透過GAI擴增瑕疵影像，將其加入檢測模型訓練，使召回率從72%提升至99%，有效降低漏檢率，並快速建置檢測系統。

作者:張雯琪半導體晶片3D 時代的設備商機

AI世代半導體朝向3D 發展：3D NAND、3D DRAM、3D advanced logic、3D Packaging，以滿足AI 時代對運算能力、記憶體頻寬和能源效率等嚴苛需求。3D NAND 從2014 年的32 層結構起步，僅十年時間就發展到接近1,000 層的超高密度3D NAND；高頻寬記憶體（high bandwidth memory, HBM）技術也已發展到HBM4，採用12~16 層的垂直堆疊架構，預計到2038 年達成20~24 層HBM8；邏輯晶片領域，2nm 環繞式閘極（gate-all-around, GAA）技術和晶背電軌即將量產；3D 封裝更被視為延續摩爾定律的關鍵。以上半導體3D 技術發展過程，也同時為設備產業帶來商機，本文將透過觀測國際設備大廠在HBM、GAA、Packaging 領域的技術動態，評析我國設備業者在半導體3D 技術演進的機會和挑戰。

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:張耿豪、蔡雅惠、呂寧遠、李韋辰、鍾幸芸、賴昱廷人工智慧發展與工業影像檢測新方法

人工智慧在這 60年發展的起伏，由於硬體限制的突破使得深度學習蓬勃發展，尤其是電腦視覺與深度學習的相輔相成，能突破日益複雜的製程與產品需求之檢測瓶頸。工研院機械所提出了一個創新的運作框架，ITRI AOI2智慧光學檢測模組將先進的人工智慧演算法整合入現有的光學檢測系統，此系統突破了製造業缺陷檢測系統的技術瓶頸，來達到製造精進之目標。

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: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:Mahmood Hussain Bhat自主無人機即時深度感知與全向避障系統之設計與驗證

本文介紹一套於工研院 (ITRI，Industrial Technology Research Institute) 實驗室所開發自主無人機的
即時偵測與避障系統。本文介紹 ORBIT (Omnidirectional Reactive Behavior with Integrated Tracking) 透過多
相機視覺輸入、深度學習式深度估測、相機校正、IMU 輔助時間穩定化，以及 MAVLink 通訊介面，在單
一嵌入式電腦上即時生成可供飛控使用的障礙物距離資訊。相較於 GNSS 僅能提供全域定位而無法感知
近距離障礙，ORBIT 能在複雜、障礙物密集的環境中建立連續且具物理一致性的空間感知能力。系統採
用基於 DINOv2 ViT-Small 與 Dense Prediction Transformer 的深度估測模型，並透過推論引擎與高效率深度
處理，將高解析度深度圖轉換為多扇區極座標障礙物陣列，再以 MAVLink 傳送至飛控平台，可由單一前
視相機擴展至 360 度全向感知，適用於真實自主無人機避障任務。

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。

作者:黃立武、陳響亮、李宜靜、黃兆平、董塘筠、陳品修應用視覺化程式語言與人工智慧實現創新人機互動介面

機台運動控制程式之編輯往往需要艱深的專業知識，且控制程式之程式語言需要專業背景才能閱讀。為了降低編輯運動控制程式之專業門檻，本文針對PC-Based控制器之六軸機械手臂與生產線周邊設備之運動控制進行研究，設計出一套視覺化程式語言(Visual Programming Language, VPL)，並透過此VPL實作出一套人機互動介面，使用者可透過拖曳、連結不同功能方塊之方式，實現生產線控制流程之建立與調整。為更進一步降低系統之操作門檻，本系統導入深度學習、電腦視覺、語音識別、眼動追蹤(eye tracking)等技術，開發基於手勢、語音、視線等特徵之人機互動功能，實現創新人機互動VPL編程機制。藉由上述機制之輔助，使用者可透過較為直覺的方式完成控制程式之編輯。

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