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2020 TAIROS 大秀机器人成果

集结自动化、机器人、3D打印等制造领域的智能制造系列展于8月中举办,全球最大规模的智能制造实体展,展示面对工业4.0,最坚强的智能制造与资通讯产业实力。

新冠肺炎重创全球经济,但也为产业布局带来新机。国际机器人联盟(IFR)数据显示,全球企业在疫情缺工及断链的影响下,正重新评估供应链的管理风险。未来机器人将扮演生产要角,企业将加速引进机器人,连带也推进机器人技术和智慧自动化系统的发展。预估至2022年,全球将有400万台工业机器人在工厂中运转,协助产业因应市场挑战。

在2020年的机器人与智慧自动化展(TAIROS)中,工研院发表10项智慧机器人创新成果,包括首创可精准拣货的AI人工智能自动标注系统、协助工厂免停机、仍可多样生产的高品质研磨系统、具多任务弹性服务的七轴驱控整合式关节机器手臂等,大秀工研院在智能制造,协助产业数字转型的成果。

工研院机械与机电系统研究所所长胡竹生表示,后疫情时代,分散生产基地、走向智能制造,满足自动化、减少人力依赖、快速调整和客制化等需求,已成为未来制造业发展的新趋势。

因应当前制造业供应链重组、少样多量的生产挑战,及针对劳动力缺乏的社会趋势,工研院身为产业推手,在擘画的2030技术策略与蓝图中,全力整合机械、资通讯、电子等跨领域的研发优势,以及AI人工智能、5G、云端通讯等科技,开发更多元化的智慧机器人技术,协助工厂数字转型,迈向智慧制造,提升后疫情时代的国际竞争力。

七轴驱控模块手臂类人作业更多任务

机械手臂灵活转动,七个转轴宛若人类的肩膀、手肘和手腕等关节,能自由操控转动角度和方向,崭新技术来自工研院领先市场研发的七轴驱控整合式关节机器手臂。

传统机器人体积庞大,臂长与构型弹性较少,难以因应现今少量多样、快速生产、复杂精细的生产需求。体积小巧的七轴机器手臂,不仅方便与人类协作,同时能满足所有转动需求,与六轴相比,手臂动作更灵活、稳定,可提供类人的作业能力。

但也因为体积轻巧,最大的技术挑战,就是要把马达、驱动器、编码器、传感器、电源转换等组件,全都整合在手臂里,7个转轴,就等于有7套驱控整合模块。但也因为模块化,未来就能因应不同产业需求,变化组合手臂轴数。

此七轴机械手臂总重约15公斤,可举起约5公斤的物品,荷重比0.3,精准度与误差度的重现性则为0.02毫米,展现驱控模块机械手臂的高精准度、高重复性与高稳定性。该款七轴机器手臂,未来整合AI视觉辨识、夹具或机器手掌,就能让机器人具备自动辨识、实时追踪、精准夹取物体等功能,具备更弹性多任务的能力,从事轻工业加工、家居服务与医生照护的工作。

多自由度仿生机械手掌灵活抓取更拟真

像真人手掌一样弯曲手指关节、灵活抓握,拿水瓶、夹名片全都难不倒它,逼真模样近似人类真实手掌。这是首度自主研发的多自由度仿生机械手掌,能抓取各种形状不规则与软性对象,加上运用碳纤复合材料,与手机重量相差无几,既轻巧又高度灵活,TAIROS展中亮相令人惊艳。

这只机械手掌包含11个关节,手指结构仿造真人手指关节进行设计,除原有5指关节外,又增加大拇指基部的活动范围,让抓握更细腻。若搭配机器手臂,可取代过往机器手臂末端的夹具,帮助于卖场取货与工厂上下料作业。

因抓取更灵活,特别适合用来抓取形状不规则物体,解决夹具只能抓取特定外型或高硬度对象的问题。例如食品加工厂里的生鲜鱼类,每只鱼的大小不一,仿生机械手掌能随时调整手指关节,符合抓取对象的形状。

此外,由于仿生机械手掌的5根手指头,采用机械控制与弹簧设计,手指在碰撞硬物时能反弹,降低义肢毁损的情形,性价比优于市面义肢;未来预计在指端加上感测器,当手掌抓取时,只要达到一定力量就会停止抓取,避免让物品损伤,有效协助身障者满足日常生活的功能,造福义肢用户。

金属制品外观质量AI鉴别与回馈模块自动检测金厉害

良率是生产在线的重要指标,但对金属产业来说,要找出瑕疵品十分困难。碍于金属制品表面容易反光,加上齿轮、齿距间的起伏易形成阴影,传统使用机器视觉(AOI)进行瑕疵检测时,容易受到干扰或误判,于是需多靠人工目视来确保质量,检测过程耗时费力。

为改善业界瓶颈,工研院研发金属制品外观品质AI人工智能鉴别与回馈模块,以AI深度学习训练检测模块,搭配国内首创3D螺旋切齿齿轮检测机,在金属曲面反光的情形下,能成功自动检测黑皮、撞伤与崩齿等瑕疵。目前这套系统已导入齿轮厂商,正确率达96%,不仅减少50%的人力需求,检测一颗齿轮的速度更从60秒降至30秒以下。

这套模块支持边缘运算和云端运算2种模式,若厂商检测速度需求较慢,就能采用价格较低的嵌入式AllInOne的智慧相机进行检测,于机台独立进行边缘运算。若厂商需要的检测速度较快,可结合5G或云端服务器加速运算,并实时回馈制程。除了单独使用,这套模块也能搭配传统AOI机台进行复判。

为了加速导入产业,团队也发展出迁移式学习(Transfer Learning),加快AI学习速度,让系统可以更快应用在不同金属产品上,协助厂商有效量化瑕疵状况与良率。

高质量研磨制程自主化系统多样生产免停线

在小巧的透明橱窗里,展示着全套精细的研磨抛光系统,涵盖工业机器人、智慧砂带机、夹爪和输送料台,相较传统的大型机台,其体积大幅缩小,更适合处理小型金属工件,像是精品、折刀、水五金、手工具等金属加工制品,有效满足小型工件商品少量多样、快速换线、高度客制化的生产需求。

这套高质量研磨制程自主化系统能快速换线的秘诀,在于独特的视觉进料辨识技术。当研磨不同商品时,只需把料盘放在进料区中,系统就能立即辨识工件种类,并仿真研磨路径,辨识率达100%;即便换料时,工厂也无需停线生产,亦无需人员操作设定,达到少量多样、快速换线的弹性生产。

研磨时,透过虚实整合系统(Cyber-Physical System;CPS)和力量传感器等技术,系统能仿真机器人的研磨编程路径,减少仿真端与实机端的误差,可让误差小于1毫米,还能模拟研磨力量,准确度达80%,增进研磨质量。

目前这套系统已导入折刀厂商,未来可望再开发工件变异的量测。当研磨不同工件时,需要调整机械路径,透过雷射量测,系统就能得知工件的体积大小与需研磨的规格,在线量测、在线补偿、研磨、换线皆能一次完成,精准控制研磨成品。

AI自动标注系统应用:随机堆栈智能取料乱中有序一把抓

机器手臂来回移动,在成堆混杂的糖果、饼干、科学面里,自动辨识抓取同样物品放置正确的盒子里。这套AI人工智能自动标注系统应用:随机堆栈智能取料,透过开发自动标注系统,加速AI学习辨识的时间,是全球首创的崭新技术。

机器手臂应用于制造业的拣货备料程序是新蓝海市场,虽然目前机械手臂已可进行上下料,但却无法自主学习辨识各种不同对象。本系统结合AI辨识技术,可让机器手臂在成堆混杂物料中,自动进行辨识并夹取分类,达成快速拣货和备料。AI学习的养分就是数据,过去须由人工标注图片传达AI个别物料的姿态和特性,1小时只能标注25张图片,这套自动标注系统,整合计算机图学仿真器,能自动搜集并快速标注图片数据,1小时标注1万张,时间提升400倍。

有了大量的学习养分,训练AI辨识的速度即能大幅提升。过去随机取料若需于产线将A件更换为B件,涉及不同视觉算法,通常需30天左右,这套系统却可简化为1天,换线时程快30倍,可大幅加快机器手臂的拣货效率,且机器手臂能24小时运作,节省3班人力。目前这套系统已导入在鞋业、手工具等产业,未来希望能应用在仓储物流中,协助工厂数字转型。

机器人仓储与加工管理系统智能统包超省力

未来的智慧工厂是什么模样?收到系统派工后,机械手臂自动移至仓储,搬运指定对象,放置机台上开始加工,结束后还会汇整制程数据分析,掌握生产质量。这样高度自动化、人力极度精简的智慧工厂不是梦想,只要透过工研院开发的机器人仓储与加工管理系统就能实现。

这套系统提供全厂区、整产线的统包服务,整合派工排程、物料、仓储管理、厂房信息及制程数据分析,也可与厂商的企业资源规划(ERP)系统串接,汇整完整的生产流程履历;还能与机台、传感器及量测仪器搭配,自动量测并补偿制程误差,有助产业升级智慧制造,员工可以专心从事更有价值的工作。厂区生产几乎是所有制造业的共通需求,因此这套系统的应用范围非常广泛,还可依厂商的需求客制化设计。像是运用机械手臂搭配轨道,适合单纯直线的生产线作业;若是大型仓储场域,未来也能搭配无人搬运车(AGV),达到近无人化生产。

目前这套系统已导入航天产业,过去都靠人工搬运零件,但由于飞机零组件体积庞大,一个零件就重达十几公斤,加上精密度高不能碰撞,用机械手臂来搬运和加工不仅能更省人力,其24小时运作使产量大增。这套智能制造管理系统,是制造业迈向数字转型的好帮手。

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