2019機器人智機化應用競賽
2019/8/23
 

在這個強調客製化的時代,大量客制化的製程已成為趨勢,仿生膠帶的商業量產,須依照客戶對於黏著性的強弱需求,來調整不同的特殊配方及細微圖案方能達成。面對小量而且多樣化的製程,傳統大型滾輪式的膠帶生產雖然快速有效,但面對的是大量的庫存,以及生產瑕疵時所損失的高成本塗料。因此一個能小量製造並即時檢測的智慧化製程是該產業升級的關鍵。國立高雄大學電機工程學系吳志宏教授的研究團隊,在多軸機械手臂上架設了攝影機,並套用深度學習技術「卷積類神經網路」CNN (Convolutional Neural Network),讓機械手臂學會辨識圖案,並定義圖案與工具對應的行動機制,藉由組合不同的工具與工序,達成機械手臂模仿人工塗抹的膠帶製程。這種製程特色在於可彈性更動工具位置,而不必修改任何程式碼。最後再將相同的CNN影像辨識技術套用於檢測膠帶上刮痕、塗抹不均、氣泡等缺陷,在製造後可立即檢測產品品質,並藉以調整機械手臂的動作參數,即時地改善生產品質,達到工業4.0智慧機械概念的目的。榮獲本次競賽的佳作共計獎金3萬元。

 

吳師表示:「傳統型機械手臂的控制程式多半是寫死的,有固定套路且需依序執行,臨時改變標的物、料件數量或位置就可能導致停擺當機。此技術不僅大幅提升工業產線精度與彈性,搭上智慧製造趨勢,也可應用在服務型機器人,推廣至一般民眾生活如居家照護輔助」。

參賽人員皆為電機系

智手遮天:賴正齡、陳文盛、張育仁、劉信銘、吳御熊。

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