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整合SCARA機械手臂及機器視覺於美妝粉餅自動化產線之可行性分析

為了解決螺 帽 規格表 PDF的問題，作者陳昰宇 這樣論述：

在美妝產業中粉餅的製作，需要將鋁皿放入模具中，再經填粉壓實後產出，所以需要自動化整列設備，協助將鋁皿放入模具。但是現在常見的設備利用震動盤進行整列入模，只能適配一兩種形狀的鋁皿，生產彈性較低。為了提升機台通用性，本論文合作廠商前期設計雛型系統以SCARA機械手臂，來自動拿取及放置不同形狀鋁皿於模具中。為了改善雛型系統的速度與精度，本論文進行視覺模組的自建與校正，降低視覺的誤差，以及分析機械手臂系統軟硬體所可能造成的誤差，並且提出改善或是補正之方法，作為後續機台修改之參考。我們新建的視覺軟體模組，藉由結合Basler工業相機控制以及Modbus/TCP通訊，能完成下列的鋁皿特徵辨識：（1）鋁皿

中心定位；（2）鋁皿角度分析；（3）鋁皿凹凸面辨識，並將辨識完成座標結果傳送到手臂控制器。此模組經測試能夠判別鋁皿位置與凹或凸面，且讓手臂只抓取正確物體。手臂準確而穩定的吸取鋁皿是放模成功的關鍵，經實驗過後機械手臂運作時的已知誤差來源有：（1）視覺轉換、定位誤差；（2）鋁皿製造公差；（3）工具校正以及組裝誤差；（4）放料時吸盤旋轉誤差（5）手臂追蹤到位誤差。而放料的模穴大小為26mm×26mm，鋁皿量測大小為22.58mm，所以最大容許放料誤差為1.71mm ((26mm - 22.58mm) / 2)，我們估計(1)～(4)的誤差平均值與3倍標準差總和，推估最大放料誤差為2.98mm。若進行

吸盤工具座標校正以排除吸盤裝置偏移時，則預計放料誤差可降為1.68 mm，符合放料精度所需。進一步再多考量(5)的誤差，因為手臂對輸送帶的動態追蹤到位，在兼顧速度與精度下，到點精度範圍須設定為1mm，導致最終放料誤差為2.68 mm，代表仍有可能放料位置超出模具，但在實際操作時，這種極限狀況較少出現。其他影響鋁皿吸取、入模精度的因素，還包含壓力不足、氣壓管拉扯吸盤可動部分、吸嘴變形，所導致的不定的誤差來源，可能會導致手臂吸取或是放料時失誤。而在手臂的運作速度與加速度都調到最高，以及手臂追蹤到位運作精度設定在1mm範圍時，預估最高能在一分鐘完成71片鋁皿的吸取與入模置放。

利用支持向量機與特徵工程方法進行不同狀態下中空滾珠導螺桿之螺帽預壓分析

為了解決螺 帽 規格表 PDF的問題，作者高啓軒 這樣論述：

近年來，機器之健康診斷及狀態預測逐漸興起，並隨著工業4.0需求成為一項新興課題。本文透過機器學習的方法來分析診斷工具機中不同中空滾珠導螺桿之滾珠螺帽預壓狀況。其中實驗平台透過給予進給軸之中空滾珠導螺桿不同的加工狀態，如油冷循環、預拉及不同滾珠螺帽之預壓力等，其中滾珠導螺帽預壓力為最大動負荷力之2%、4%及6%，這三種不同預壓為出廠時的預先配置。機器學習方面，訓練資料及測試資料是利用振動訊號、伺服馬達電流訊號、馬達轉速訊號與光學尺訊號等，來建立分類滾珠螺帽預壓狀態的判別模型。具有不同預壓狀態特徵的訊號利用機器學習之支持向量機(Support Vector Machine, SVM)的方法使其達

到有效分類。實驗結果顯示僅以少量的感測資料，如目前以單一加速規之振動感測訊號進行分類，其分類準確率並不高，但透過驅動中空滾珠導螺桿運動之扭矩電流、光學尺定位值及馬達轉速等以兩種或兩種以上之物理特徵感測器訊號，另外也可透過特徵工程的方法來從原本複雜較高的資料中找出高識別度的特徵，就可得到分類準確率極高的滾珠螺帽預壓分類結果。即滾珠導螺桿的健康智能診斷可以根據此診斷方法來達到瞭解機台進給軸系統健康狀態之預測目的。