2018 G500的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

基於2D影像優化磨削輪廓路徑之智能磨床開發

為了解決2018 G500的問題，作者姚冠延 這樣論述：

在智能化與無人化技術高速發展的情況下，世界各國在精進工業技術上都以能夠達到智慧工廠與相關技術為核心發展目標，近年來我國工業在科技發展下在工業4.0上已有大幅的突破，隨著國內少子化的情形越來越嚴重，導致勞動人口降低大幅增加企業人力成本，現今加工廠都需要有經驗的技師操作工具機，而人為操作可能會因為受到各種因素影響而導致失誤，在智能化工廠之技術發展下可以有效解決人力短缺之與人為操作的風險。在講求高度精密加工的情況下，使得磨床的相關技術也顯得越來越重要，磨削加工應用的增長幅度遠超過其他傳統加工方法，並深知提升磨床加工效率與降低操作難度是相當重要的，在國內外磨削加工中，以傳統往復方式研磨工件通常都會存

在加工效率低落的問題，由於在實際加工情況下工件胚料的外形千變萬化，以傳統方式路徑研磨工件時無法隨著工件外型變化加工路徑，導致以傳統矩形路徑研磨工件的方式容易導致大部分的磨削路徑是屬於空跑狀態，因此如何讓機台自行判斷優化之加工路徑進行磨削為新興課題，故本研究針對CNC磨床提出以機器視覺的方式對平面磨削加工路徑進行優化，以達到提升平面磨削加工效率並簡化操作方式，使用機器視覺替代部分人為判斷。本研究論文主要可以分為四部分探討，第一部分為將工業相機架設於主軸側邊隨著工件高度的設定移動主軸使拍照高度穩定，並架設白色LED條狀光源於機台Z軸方向，利用電磁鐵反光的特性，使床台產生近似背光照明以凸顯工件胚料輪

廓，並以工業相機進行影像擷取；第二部分為使用EmguCV影像處理函式庫將擷取到之工件輪廓影像進行濾波、Otsu二值化與邊緣偵測計算工件邊緣像素資訊；第三部分為利用所擷取的邊緣資訊與本研究平面磨削加工路徑生成邏輯，依據設定之加工參數篩選出所需要的加工路徑點；第四部分為利用建立在控制器中平面研磨Macro動作模板，依照平面磨削加工邏輯套用影像系統所篩選的加工路徑點，使其能夠自動依照工件輪廓進行加工，達成機器視覺整合與CNC磨床當中。實驗結果顯示，在光源穩定之情況下利用工業相機擷取工件輪廓之尺寸誤差在3.5%內；以本研究所生成之路徑與傳統平面磨削路徑相互比較，依據所加工的工件胚料輪廓不同，能夠縮減總

路徑長度49.26%至7.5%，本研究與傳統平面磨削方式相比能夠提升加工效率，並且達到簡化整體操作之目的。