產業升級4.0,機械手臂實測篇|Newsletter 20007|固德科技報
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智慧製造時代及工業4.0的廠區自動化,讓機械手臂和自動化產線取代了繁複及危險的工作,讓人們能空出雙手做出更多有助於優化產線的工作。機械手臂的種類繁多,例如四軸、五軸、六軸等,機械手臂主要是由一連串相互連結或滑動的零件所組成,多軸向角度接收指令後並能精確定位到三維(或二維)空間上的點進行作業。機械手臂目前應用已相當廣泛,例如:裝配、焊接、搬運、汽車組件等。 機械手臂的精度大多指的是旋轉精度,對於許多大廠牌的機械手臂,精度可以做到毫米級別。機械手臂的結構則會影響移動時的自由度,結構越優化、軸數越多,靈活性就越高。目前機械手臂的動作技術順應著需要進行更多微小細緻的動作,因此手臂的動作技術也不斷在提升進步中。手臂的動作越細微,價格也跟著越昂貴,而手臂的動作精準度更會影響產線效能,為了確保產品品質,如何監測手臂的品質,是使用者需要著重的部分。 #機械手臂 #廠區自動化 #工業4.0 #傳統產業轉型 #預知監測 機械手臂品質監測 手臂用途:夾取晶圓片用手臂 監測目的: 確認手臂穩定度 監測流程: • 選取兩隻型號與動作相同之機械手臂[一好一壞] • 學習品質正常手臂建立規範,並利用此規範自己檢自己,並讀取量測結果可判斷手臂穩定度(重複度) • 學習品質異常手臂建立規範,並利用此規範自己檢自己,並讀取量測結果可判斷手臂穩定度(重複度) • 用正常手臂建立之規範,對異常手臂進行檢測,進行監測系統檢出手臂品質確效實驗 G-line exp-1:品質正常手臂 (廠內同仁經驗判斷) G-line exp-2:品質異常手臂 (廠內同仁經驗判斷) 學習品質正常手臂建立規範,並利用此規範進行自己檢自己 • 相似度數據本身已可代表手臂穩定度 • 即時動態訊號圖形(中間區域波形)穩定 • 動態相似度量測:79.34 -> 82.13 -> 79.31 • 相似度差異小於3.5% -> 重複度好 學習品質異常手臂建立規範,並利用此規範進行自己檢自己 自動判別辨認手臂動作,系統判分,檢出結果通過(70%-PASS) P.S:70%為預設門檻 學習品質異常手臂建立規範,並利用此規範進行自己檢自己-2 • 五次量測相似度數據變動較大 • 即時動態訊號圖形(中間區域波形)不穩定 • 動態相似度量測:76.61 -> 72.69 -> 71.84 -> 68.99 -&