檢索結果：共15筆資料 檢索策略： "Ching-An Lin".eadvisor (精準) and ckeyword.raw="機械手臂"
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本論文提出一套分析組件3D CAD模型之幾何資料的演算法，自動化產生零件組裝的順序與路徑，並分析機械手臂的吸嘴在組裝零件時不會產生任何干涉的零件吸取點，最後搭配機械手臂進行零件組裝，以達成自動化組裝…
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隨著科技的發展與人力成本的上升，許多自動化生產線皆以機械 手臂完成產線上的應用。不斷改良的感測器技術以及立體視覺的開發， 使機械手臂的應用越來越彈性化，以零件隨機拾取為例，當零件任意 放置於工作面上…
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現今自動化生產線上的零件組裝大都以多台機械及類似機構，重複一樣的路徑去進行零件移動、定位及裝配，此方式相當佔用空間，且須耗費相當多人力、物力及時間進行複雜的前置作業。本研究探討如何在最少前置…
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現今自動化檢測流程大都透過機構或振動盤的方式讓料桶中的零件轉成特定方位，再利用工業相機進行定位或人工排列的方式將零件放置至特定位置，以利機械手臂將零件夾至檢測區域，但此方式需針對不同零件來進行調整且…
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機械手臂的重要性隨著智慧製造的發展而與日俱增，尤其在人力成本逐漸上升之際，機械手臂更已成為維持競爭力的主要關鍵。隨著感測器技術的湧現，產業越來越追求機械手臂的彈性化，因此人們不斷鑽研以結構光掃描器與…
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零件分類為自動化產線上主要的工作之一，透過機器視覺結合機器學習的技術，可以快速辨識產線上的各種零件，然而，機器學習需要龐大數據進行訓練，同時也會消耗大量的訓練時間，對於少量多樣的產線非常不利。為了克…
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機械手臂經常搭配3D視覺對零件進行掃描，將掃描所得之點資料透過各種演算法計算出零件擺放的方位，然後根據計算之方位以機械手臂拾取零件。當零件變得複雜時，受限於零件的幾何形狀及掃描的角度，掃描的點資料可…
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以機械手臂進行零件分類是自動化生產線的主要工作之一，利用結構光掃描器搭配AI深度學習及點雲匹配技術，可快速辨識產線上各個零件的類型，並自動計算每個零件的拾取資訊，然而，隨著零件類型、數量及幾何複雜度…
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本研究探討3D深度學習應用於零件辨識的可能性，並結合機械手臂，開發一套「隨機取放零件分類系統」，進行零件拾取與放置，達到自動化零件分類之目的。在零件拾取方面，本研究使用3D結構光掃描器擷取零件群之點…