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AI讓機器手臂一晚學會如何夾取工件上下料

工研院巨資中心開發AI機器人夾取技術。工研院提供

目前工廠中的機器手臂仍須仰賴專業工程師針對不同應用與製程客製化控製程式來達成任務,但往往調機時間耗時耗力,也降低產線更換的速度,而擁有自主學習能力的機器手臂就將成為未來製造業邁向彈性生產的關鍵技術。為此工研院巨資中心以深度學習為基礎開發AI機器人夾取技術,讓機器手臂在短短12個小時內,便能自主學習以最佳化的夾取方式,針對隨機擺放的工件進行取放料。

雖然工業機器人的運用在製造業已相當成熟,但目前傳統工業機器人仍屬於大規模自動化作業,具備自我感知的智慧化能力與靈活度尚且不足,因此在應用上仍多以大量且固定的生產模式為主。然而聚焦於台灣,特別是遍及傳統產業的中南部地區,產業規模大多為中小型企業,也因為產能限制因素,對於此類型的傳產業者而言,在生產模式上則多呈現少量多樣的生產型態。

工研院巨資中心實地觀察製造業的現況指出,在更換產線時,一般業者平均要花1至7天讓工程師教導機器手臂如何順利夾取工件。只不過,這樣的調機速度已遠無法應對彈性的生產需求。因此,以中小型製造業者所生產的產品一般以客製化、小批量、急單、短單為主的需求來看,更是沒有資金與時間對生產線進行大規模改造,在成本效益不符的情況下,也降低了其導入機器手臂的意願。

因此當務之急,首先需要降低機器手臂在使用上的複雜度與操作門檻。工研院巨資中心在機器手臂中便整合AI技術,讓機器手臂可透過深度學習,自主學會如何夾取不同工件,藉此減少新產線的調機時間,未來因應彈性生產需求,也能在極短的時間內迅速更換產線。

在這項技術中,首先藉由導入新工件的CAD模型,確認好工件的體積與形體後,接下來機器手臂會在軟體模擬環境中透過每次不同角度與力道的嘗試夾取,在判斷有效或無效的狀態下,逐步累積正確的夾取方式,以達到正確夾取方式的自主學習。而在影像辨識的輔助下,則可以確認工件的擺放位置,因此即便工件在料車上雜亂擺放,機器手臂仍能計算出最佳的角度進行夾取。

工研院巨資中心表示,目前這項技術已實際導入於台灣金屬加工業者的產線中,而經過實測,在短短12個小時之內,機器手臂便可以學會如何夾取新工件。而巨資中心也指出,透過機器手臂的自主學習,除了可改善工廠換線時,過去必須仰賴專業工程師才能調機的問題外,且結合模擬軟體,一方面也可大幅降低在實體環境中的試機與驗證。


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