陳柏戎、戴崇禮、邱治凱、甘凱翔、高彩齡、郭建春、王科翔、李哲睿、黃暐翔、李俊毅、鄭憲君、陳仕宸 / 工研院微系統中心
少量多樣、產品週期短、人機共工需求高為目前產業製造方向主軸，因此，手眼協調機器人成為全球趨勢。手眼協調機器人核心技術包含自主學習AI、3D視覺能力、力量控制能力，其中3D視覺能力占機器手臂關鍵組件50%以上之產值，為市場競爭核心。國外技術受限於體積大、速度慢、調校不易，僅應用在金屬重工業。本研究突破技術瓶頸，使3D視覺可標配於協作型、輕量型智慧機器人，可打入電子製造、電商物流等新興潛力市場(預估未來占比90%以上)。
【內文精選】
前 言
傳統2D工業視覺已無法滿足市場應用需求，而逐漸轉向3D視覺技術應用。3D感測模組(3D Sensing Module)是賦予機器人眼明手快的利器，在編程複雜且耗時的3D路徑時，3D感測模組格外有用。少量多樣、產品週期短、人機共工需求高為目前產業製造方向主軸，因此，手眼協調機器人將成全球趨勢。如圖一所示，手眼協調機器人核心技術包含自主學習AI、3D視覺能力、力量控制能力，其中3D視覺能力占機器手臂關鍵組件50%以上產值，為市場競爭核心。
圖二、產品應用分析
技術研發與創新
2. 技術競爭力
本研究開發之微型掃描式投光解碼屬破壞式創新。如圖三所示，國外3D感測器其關鍵投影元件多採用DLP陣列式投光元件，其優點為誤差容易控制，但體積大與成本高等問題，往往導致使用者不易導入。工業級微型3D Eye-in-hand感測模組技術之關鍵投影元件採用MEMS振鏡式掃描投光源元件，其優點為體積小、成本低，但其誤差控制難度高，感測器開發難度高。
本研究透過線光源高準度校正技術(體積尺寸縮小168倍與速度提升38.6倍)解決動件誤差問題，結合複合材質動態解碼技術(材質重建率提高2.1倍)提升點雲重建率，並使用工業級試產與校驗平台技術(控制組裝與動件誤差)確保模組品質。技術競爭力將分別說明如下。
(2) 複合材質動態解碼技術
產線上工件種類多樣、形狀複雜，如圖七所示，不同工件需各別調整3D相機參數進行取像，參數調整仰賴使用者經驗，3D感測點雲易破損，故無法確保點雲品質，恐影響後續作動。不同材質工件，因其表面反射率不同，低反射率表面容易吸光、高反射率表面容易反光，導致點雲破損影響精度，如圖八所示。動態曝光多重亮度解碼：如圖九所示，結合①自適應判定工件各區域反射率，②動態決定光學參數，多重亮度解碼進行點雲融合，提升複合材質的感測重建率。
圖九、動態曝光多重亮度解碼
(3) 工業級試產與校驗平台技術
工業級試產與校驗平台技術，建立3D相機試產流程，如---此為部分節錄資料，完整內容請見下方附檔。
國家產業升級與未來發展藍圖
1. 開發平價工業級微型3D Eye-in-hand感測模組技術，建立國產3D相機供應鏈
本研究透過工業級微型3D Eye-in-hand感測模組技術在雷射元件抗變形技術、抗反光自適應感測技術(Anti-reflective Adaptive Sensing Technology)的技術突破，推出具備抗反光能力的高性價比工業級微型3D Eye-in-hand感測模組技術，協助國內感測器業者自主生產3D感測模組硬體，如圖十五所示，以建立國產3D相機供應鏈。後續規劃並結合智動化、機器人、自動光學檢測(AOI)技術，以工業級微型3D Eye-in-hand感測模組技術為核心，建立產線校準技術與加工資料庫即時模擬分析系統，提供整廠產線優化，導入智慧製造概念，以軟硬整合的研發能量帶領國內不同領域的製造業(如金屬加工、金屬運具、製鞋業、紡織業等)跨入生產彈性化、智能化的時代潮流，使傳統製造業脫胎換骨，提升台灣製造品質與國際競爭力。
3. 創立新產業發展方向
(2) 全球第一套機器視覺融合彈性上/下料技術造就智慧化紡織產業
導入工業級微型3D感測模組技術結合機械手臂進行自動化上/下料，如圖十八所示，完成全球第一套機器視覺融合彈性上/下料技術，以3D視覺導引結合真空取放適用少量多樣布種，突破既有靜電上/下料僅適用於單一布種的瓶頸，並協助國內紡織龍頭完成彈性自動化3天快速打樣平台，節省全線70%人力(8道工序)…以上為部分節錄資料，完整內容請見下方附檔。
★本文節錄自《工業材料雜誌》421期，更多資料請見下方附檔。