AI時代的工業管理趨勢和挑戰

批量或混線生產的噴塗工件加工過程，經常是以輸送帶吊掛工件連續前進，且以人工手執噴槍依視覺直覺之判讀來塗佈工件表面。若欲將此手動過程轉換為智慧操作方式，必須先能掌握行進中工件之擺動行為，再來設法以機器手臂適應工件的即時方位，然後才能規劃可產出均勻覆蓋之噴塗軌跡。本研究乃著眼於擺動行為的預測，故將使用深度相機來拍攝工件之3D即時方位，以取得行進工件之連續擺動空間方位數據。接著再以多次的行進範例來表述自然擺動，擷取多次的連續擺動數據做為深度學習之訓練基礎，藉以產出可模擬自然行進擺動之機制。學習完成後則使用工件進入噴塗程序前的擺動狀態來預測後續噴塗過程的擺動行為，使推算出以機器手臂適應擺動工件擺動來執行噴塗工作之行進過程關節數據。