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米奇造型貼畫：愛運動

為了解決運動圖案的問題，作者根華編輯部 這樣論述：

　　★塗塗畫畫是兒童表達自我的方式，不但可以強化小肌肉控制能力，更有助於啟發色彩創造力與想像力！     　　◆米奇造型貼畫有9頁彩色頁與9頁著色頁，並附一張米奇和他的好朋友運動圖案的彩色貼紙。     　　◆以米奇和他好友愛運動為主題設計，能提高畫畫興趣，自由發揮色彩創意，以及可以認識不同的運動。     　　★快來幫米奇和米妮以及其它角色畫上喜歡的顏色吧！     　　＊無注音

運動圖案進入發燒排行的影片

基於深度類神經網路於彈性約束多目標優化CNC控制器參數之應用

為了解決運動圖案的問題，作者余瑋軒 這樣論述：

因應客製化產品及少量多樣的生產需求，如何快速且精確的調整CNC控制器參數，使其與現時機台的動態特性達到更佳機電匹配，以提升現有機台的動態加工效率與精度，在製造產業中扮演著重要角色。問題是，各家機台的構型動態特性與使用年限的健康狀態也不同，工程人員如何在加工時兼顧機台壽命、加工效率與加工品質等加工指標問題，如何在三者間會互相牴觸的情形下滿足多目標的加工要求，是工程人員的挑戰。最後一個問題是，工具機搭配的各家控制器各有不同控制參數，參數數量龐大且參數間交互作用，這更加深了現場工程人員在調整CNC參數的困難度。本研究希望在系統化與學理根據下，建立AI模型來快速並精準的調整加工參數。首先是依據實際機

台的現時健康狀態，讓機台執行標準運動圖案（test pattern）程式，取得實際機台運動動態資料，接著利用深層學習類神經網路，對機台動態運動數據自動學習與動態調整CNC參數。此外，目前關於CNC控制器參數優化之相關研究，大多以單目標優化形式為主，較不符合業界需同時兼顧機台壽命、加工效率與加工品質的多目標要求。因此，本研究提出深層學習類神經網路結合基因演算法搭配彈性約束優化技術，能同時考慮並準確預測到速度、精度、表面品質的三項指標，來預先得知機台加工結果。AI技術的產業應用必需要先能做到Automatic data retrieving and Automatic data labeling（

自動化資料蒐集與自動化資料標註），否則數據需要人工做資料標註處理就無法自動化。本研究讓CNC工具機執行一個稱之為CNC機台健康檢查與溫機程式的標準運動圖案，並藉由電腦自動蒐集CNC控制器、進給系統、伺服系統與相關的位移、速度與加速度資訊，然後透過自動化資料標註功能，自動估算出進給軸的輪廓誤差與進給軸伺服追隨誤差並完成資料標註工作。為了減少在實際機台執行大量與耗時的學習數據擷取工作，以實際機台田口法及隨機參數實驗執行標準運動圖案，並擷取機台的進給系統、伺服系統與相關的位移、速度與加速度資訊，建立深層學習類神經網路與遺傳基因演算法，可以隨時更新且符合機台最新健康狀態的AI模型，我們稱之為Life-

cycle-updated AI model，如此可以達到少量訓練資料之目的。本研究也提出彈性約束優化之技術，達到多目標優化的功能，並於多目標優化找出Pareto最優解集（Pareto-optimal set），提供更多的加工性能選擇。彈性約束優化之技術能根據使用者的加工要求，設定各種不同需求下三項指標之數值，給予速度、精度、表面品質限制，在不同的三項指標限制下找出符合使用者加工要求的最佳參數組合，使用者能利用限制條件下的最佳參數組合進行加工來達到加工要求之目的。本研究於達佛羅公司的MCU-5X五軸工具機搭配海德漢公司的TNC640控制器進行實驗。實驗過程中，機台數據資料蒐集約2~3小時、加工

指標的自動化標註約10~20分鐘，並將標註完成之數據於Python中Tensorflow、Keras架構下所建構之類神經網路進行訓練，其訓練過程約5~10分鐘，最後應用DEAP遺傳基因演算法框架進行參數優化，其優化過程約30秒，從實際機台數據的蒐集到求出最佳化參數僅需不到1天的時間即可完成，大幅的改善參數調整效率。本研究實際機台類神經網路模型在菱形路徑的時間指標平均預測誤差為0.58%、精度指標平均預測誤差為5.24%、品質指標平均預測誤差為1.53%；圓弧四邊形路徑的時間指標平均預測誤差為0.52%、精度指標平均預測誤差為6.21%、品質指標平均預測誤差為1.72%；Kakino路徑的時間指

標平均預測誤差為0.44%、精度指標平均預測誤差為4.96%、品質指標平均預測誤差為1.86%。實際機台類神經網路模型對於三項指標的預測皆有不錯的能力，並結合遺傳基因演算法使用彈性約束技術在多目標加工要求下，能有效依照設定的限制條件搜尋符合限制條件下的最佳參數組合。