隨著工業4.0的概念逐漸導入工廠，許多工廠在轉型的同時，也需要產線與物聯網及大數據技術的整合運用，才能達到智慧製造的目標。本研究建立一個小型智慧工廠，從製造至產品檢測的生產場景，利用機械視覺搭配智慧診斷系統呈現智慧製造的效果。
為了達到工業4.0彈性製造的要求，手臂上的機械視覺具有產品種類辨識的能力，能將產品進行分類並運送；智慧診斷系統及即時資訊功能，讓我們能監控機台運作及遠端得知加工數據(例如：機台加工狀態，機台電壓、電流、溫度，產線即時影像)，在機台發生故障時，可以即時通過通訊服務軟體，將異常訊息傳送至使用者端，讓使用者簡易、快速取得特定資訊而使用者也可以針對收到的機台警訊，在智慧人機介面上採取對應的行動及措施。
1.背景
隨著工業4.0的發展趨勢，許多工廠須逐步轉型成為少人化的智慧製造工廠。產業從一般傳統的工廠靠人力「顧機台」逐步轉型提升。因爲此類工廠環境機台種類繁多，而以人力顧機台，既會提高生產成本，也無法從產線的數據中升級及調整產線。
本研究使用自行開發的智慧聯網平台以及一個小型模擬產線，將產線上的工作情況透過手機通訊應用軟體進行遠端監控，使得管理者可以遠端接收機台信息控管機台的生產效率及監控健康狀況。本研究主要分成三個部分(1)小型智慧產線的建立，(2)聯網人機介面的設計及(3)利用智慧預測及診斷系統建立機械手臂的預診模型。通訊軟體機器人是利用LINEBOT的通訊功能；聯網人機介面主要使用的軟體為Microsoft Visual Studio，所應用的程式語言為C#。智慧預測的部分則是使用感測器配合智慧預測及診斷系統 (PDPS) 進行機械手臂健康狀態的預測診斷。當感測器接收到訊號時，即可透過智慧預測及診斷系統對訊號作分析及監控。
圖1 桌上型加工產線
2.研究場域及設備
本研究之桌上型加工產線機台配置如下圖1所示，主要設備包括小型複合式加工機、3D列印機與協作型機械手臂，分別說明如下。
3D 列印機
龍門式 3D 列印機(如圖2)。機台本身包含了一個噴嘴、工作台、螺桿、底座、馬達等零組件。3D 列印機可使用的熱塑性材料包含了 PLA、PETG、ASA、ABS、PC 等塑膠。爲了防止印刷過程中有過度振動的情況， 因此搭配智慧預測診斷系統，隨時監控列印過程中振動的現象，以降低印刷尺寸變形的機率。
協作型機械手臂
TM Robot (如圖3)將以往分開的手、眼、腦分開部位整合為一，內建視覺讓機器人能夠辨識方向、自我調校及執行視覺任務。
搭配創新直覺的圖像式介面及手拉式引導教學，讓使用者操作工業機器人，就像使用手機一樣簡單。
小型複合式加工機
小型複合式加工機(如圖4)所示，包含三個直線座標軸運動，配合雷射加工單元，可以在零件3D列印完成後進行雷射打印。
3.智慧預測與診斷系統
以高斯混合模型演算法為方法對訊號進行特徵選取，進行數值正規化與演算法取得模型，達到壽命預測或故障預知。智慧預測與診斷系統架構如，圖5所示。
3.1主成份分析理論
主成份分析是一種數據分析法，它利用正交變換來對相關變數的觀測值進行線性變換，從而投影線性不相關的變數值，轉換後的維度是根據方差大小排列，從實現原數據的維度下降。該方法盡可能保存了原有數據的差異性。主成份分析的本質就是將原數據用新的正交線性變換來表示，其中新的維度之間相互獨立，使它們之間相乘為0。假設原數據為X，降維後的數據為Y，Y=P*X，其中P為轉變函數。
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在多元統計分析中，主成份分析（Principal Components Analysis，PCA）(如圖6)是一種統計分析、簡化數據集的方法。它利用正交變換來對一系列可能相關的變數的觀測值進行線性變換，從而投影為一系列線性不相關變數的值，這些不相關變數稱為主成份（Principal Components）。主成份可以看做一個線性方程式，其包含一系列線性係數來指示投影方向。
3.2機台情況預測
使用智慧預測與診斷系統進行機台健康狀況診斷，透過溫度感測器抓取溫度訊號、加速規抓取振動訊號、電流感測器抓取馬達電流訊號，並可顯示於監控畫面上。當機台停機時監控畫面上的預診斷訊號會顯示於警戒線之上提醒使用者，而排除故障後機台恢復正常運轉，訊號顯示於警戒線內。
首先，先設定機械手臂的移動路徑，執行程式移動路徑，在執行移動路徑完成後，將所蒐集到的訊號，放到建立模型軟體，進行主成份分析，設定模擬損傷頻率，讓右上的模擬正常頻率與損傷頻率的點陣圖呈現密集，以及能清楚看出正常值與損傷頻率，再進行主成份個數設定與警戒線設定，進行建模最後模擬預診結果，如圖7所示。
使用智慧預測與診斷系統進行機台健康狀況診斷，(如圖8)，透過溫加速規抓取振動訊號顯示於監控畫面上。當手臂做出超出預期結果時監控畫面上的預診斷訊號會顯示於警戒線之上提醒使用者，而排除故障後機台恢復正常運轉，訊號顯示於警戒線內，(如圖9)。
透過通訊軟體編寫程式碼配合的API，做出可以在機台發出警報時，即時的傳遞警報訊息至行動裝置，來達到即時通報的功能(如圖10)。
4.結論
本研究將機台中使用者所關注的資訊整合並呈現在遠端監控畫面中。包含加工中重要的參數，如狀態、溫度、即時畫面等，都可以在機聯網的人機介面中掌握。當工廠内的加工製程都得以整合至機聯網系統後，管理者可以更清楚地掌握製程訊息，進而減少生產線上的現場人力，逐步落實工業4.0所提倡的工廠無（少）人化之概念。
本研究也使用智慧預測與診斷系統將加速規、電流、溫度感測器放置於機械手臂上。所有感測器所測量到的數據，含電流、振動量和溫度，都傳輸至系統進行分析演算，以達到機台性能預診的目的。對機台性能預診不僅可以準確掌握加工作業時間的準確性，還能大幅降低機台出現故障或異常的風險，為生產者省下更多生產成本，達到最佳效益。
來源鏈接：https://ctee.com.tw/industrynews/590550.html
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