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作者:施志軒機器人3D環境感知與深度學習介紹

隨著近年來機器人研究的發展，機器人逐漸走出實驗室，並廣泛應用在堆疊搬運、生產製造、產線組裝等。然而，機器人面臨的問題更加複雜，且必須與環境進行互動，因此必須具備更高階的感知功能。深度學習處理三維點雲可分為三個大類別來探討，其包括三維形狀分類、三維目標偵測與追蹤、三維點雲分割三大任務。3D感測器所收集的點雲資料屬於三維資料可以表示空間中大量的幾何、形狀與尺度資訊，然而因為資料量大、資料無序性與不會隨著旋轉改變結果。因此PointNet作為第一個能直接從點雲中學習有用資訊，達到End-to-end學習，可用同一個網路架構完成點雲分類與分割。工研院機械所團隊推出研磨拋光機器人品牌RobotSmith，提供整體軟硬解決方案，並在機器人3D環境感知處理上展示兩個成功案例:研磨周邊系統定位與焊道研磨疊代補償。期許在這波3D深度學習浪潮中，以精實的技術能力，攜手台灣產業共創新頁。

作者:林浩鋕、蔡宗廷開源機器人作業系統第二代的介紹與未來應用

ROS 1.0 已經有10多年的發展，早已成為機器人研究領域不可或缺的開發環境。然而其中心化的架構，缺乏QoS的通訊方式以及穩健網路假設等缺點，造成研究開發成果難以直接商品化或導入工業應用。因此，OSRF於2014年起開始投入ROS 2.0的開發，採用已在國防軍工業以及大型工業應用中有諸多實戰經歷的DDS作為ROS 2.0的middleware。本篇文章將大致描述ROS 2.0的源起與設計理念，DDS的發展與相關概念，ROS 2.0與DDS的整合架構到ROS 2.0目前的發展與未來可能的應用。

作者:紀佃昀、許勝傑焊接機器人自動化模擬技術

機器人自動化解決方案已被引入各種製造過程和生產線，以應對勞動力短缺的問題，在採用機器人解決方案時，基本問題是如何進行具有可接受精度的路徑規劃，以滿足製造要求，因此，機器人的精度要求以及模擬生成路徑技術在加工應用上相當重要，機器人端點的校準成為後續準確的路徑模擬生成和軌跡運動的基礎，本文討論了機器人焊接應用所採取的路徑生成策略與校準，採用了具有創新機械測量設計的十字雷射裝置來校準焊接噴嘴端點，並開發了輕量高效整合的機器人路徑生成模擬軟體，並且還將追踪傳感器集成到機器人中，以生成準確的焊接路徑，進而能協助解決焊接自動化的相關問題與挑戰。

作者:紀佃昀、吳建佑、蕭欽奇機械手臂力量感測應用技術介紹

機械手臂在自動化的領域應用非常多，常見用於取放、輸送、組裝、檢測以及加工等應用上。近年來，由於缺工與數位轉型等因素影響，工業自動化的程度也越來越高，因此機械手臂用於加工應用上的需求也越來越高。傳統上機械手臂強調高速高精準度，但對於複雜且細膩的加工作業如切割、焊接、研拋等應用，由於來料的公差變化，則需要額外的力量感測回授控制確保加工品質。因此力量感測相關的技術與產品也蓬勃發展中，本文將介紹目前機械手臂力量感測相關的應用技術，以及其應用的場合。

作者:蕭欽奇機器人應用於航太加工產業之探討

工業機器人是適合開發具靈活和可重新配置的製造系統，其有助於執行自動操作，例如切削、鑽孔、研磨、拋光、銑削、去毛邊。與傳統的數控機床相比，機器人加工系統象徵著節省成本和靈活的替代方案。隨著工業機器人技術的不斷精進，正逐步應用在航空製造領域，但一些問題也隨之暴露出來，如機器人精度不足、加工點位太多等問題。因此，工業機器人需要更加智慧化才能滿足航空製造領域生產的要求。本文旨在說明有關機器人加工的技術限制及當前技術解決方案，透過分析各別組成的技術障礙及對應的解決技術（機器人運動學模型修正技術、末端精度補償技術、離線編程技術），進而提供一個對於系統的完整改善。

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:方弘德、施志軒、瞿至行基於擴增實境之機械手臂運動規劃技術

本計畫開發一套基於擴增實境（AR）的創新機械手臂運動規劃技術，以提升製造現場的人機協作能力。隨著人工智慧和工業4.0的推進，智慧製造逐漸成為產業重點，但現場人工作業仍難以完全被自動化取代。傳統的機械手臂操作通常需要專業知識和複雜的編程，這對中小型企業在技術應用上的門檻較高。因此，本計畫利用AR技術結合機械手臂控制系統，來實現直觀的操作模式，減少工程人員的學習曲線，並提升操作效率和準確性。運用AR技術作為人與機械手臂的互動介面，透過即時顯示、虛實整合和多感官回饋功能，提升使用者在操作過程中的空間認知與路徑規劃效率。本計畫採用HoloLens 2裝置與Unity 3D開發平台，搭配混合實境開發工具MRTK，創造一個高度直覺化的操作介面。使用者能夠在真實場景中利用AR進行視覺化的機械手臂路徑規劃，並在設計過程中接收即時的視覺與聽覺反饋，進一步提高操作的直覺性。此系統整合逆運動學演算法和虛實座標校正技術，生成機器人指令以驅動機械手臂執行各類操作。研究成果包括提高機械手臂的操作效率與精度，減少專業工程人員的需求，並提升操作的可視性與直覺性。此種互動技術的創新，將有助於推動中小企業在工業5.0轉型過程中實現以人為本的智慧製造，增強其市場競爭力。此系統可提供經濟高效的解決方案，促進智慧製造技術的普及，並實現即時性人機協作的概念。

作者:蔡銘浩、范姜士嘉、連豊力驅控整合模組機械手臂與機械視覺整合技術開發

為了降低機械手臂電控箱的設計難度與縮小電控箱的佔有體積，將機械手臂每一軸的馬達與驅動器整合成一驅控模組是一項極佳的解決方案。本文討論的驅控模組是採用工業乙太網路通訊協定（EtherCAT）當作模組之間以及與控制器之間的連線。驅控模組化的優點，在於可依不同的應用情境決定模組的數目，並將其組成串連型關節式的機械手臂，以符合實際應用之需求。此外，為了提昇機械手臂的高定位精度與高重複性，本文將另述工研院機器人控制器提昇機械手臂的精度流程。最後，以一個常見的工業應用情境（機械手臂與機械視覺整合），展現驅控整合模組機械手臂的可行性與高精度表現。

作者:蔡銘浩、楊皓翔、連豊力機械手臂空間感知技術開發策略

執行固定空間軌跡的機械手臂已經不足以解決工件尺寸偏差在產線上造成的問題，因此開發具備空間感知的機械手臂已是業界刻不容緩的要務之一。為了使機械手臂可以接收到空間資訊，必需整合相關空間資訊感測裝置，例如：可取得轉軸位置的旋轉編碼器、可量測接觸力道的力量傳感器、可擷取空間影像的影像感應器與可精密測距的雷射追蹤儀等感測器。本文將分別敘述機械手臂加裝不同感測裝置所能產生的功用與效能。

作者:施志軒基於虛實整合機器人系統增強自行車車架零件生產製造

本文強調機器手臂在工廠自動化中的關鍵地位，它們具有無與倫比的靈活性、精確度和自主操作能力，有效地消除對人工勞動的需求。我們已經開發了一個自行車車架製造系統，包括切割、研磨和檢測工藝，相較於傳統手工方法，這象徵一個重大的進步。先進的硬體和軟體架構的整合，以及創新的技術，如基於YOLO的缺陷檢測和AE信號分析，有助於優化自動化製造流程。其中，YOLOv7的缺陷識別準確率更是達到了驚人的98.03%。這項研究不僅展開了對機器人系統有效性的開發，還為各種製造應用中採用先進的機器人系統提供了基礎。

作者:吳祉毅、施志軒基於YOLO演算法實現機器人孔渣移除定位補償與瑕疵檢測系統

機械手臂在工廠自動化中扮演著重要的角色，具有極高的靈活性、精確性和自主操作能力，並且可紓解缺工人力勞動的需求。在本文中，我們開發了一個具有自動位置補償和瑕疵檢測能力的機器人孔渣去除系統，能夠定位工件的特徵，進行孔渣去除和瑕疵檢測，並利用YOLO（You Only Look Once）算法進行物體檢測。本文中的實驗工件是膝關節股骨植入物。首先，我們採用了一種位置補償方法來精確定位工件的夾持孔。然後，EzSim軟件自動生成機器人路徑，用於去除夾持孔孔渣。隨後，系統利用檢測到的瑕疵位置生成重新去渣的路徑，確保所有殘留物被徹底清除。

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。

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