工業機器人應用的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

工業機器人系統設計(上冊)

為了解決工業機器人應用的問題，作者吳偉國 這樣論述：

　　本書分上下兩冊，從工程設計角度出發，上冊詳細梳理和論述了操作與移動兩大主題概念下的現代工業機器人系統總論，工業機器人操作臂系統設計基礎、工業機器人操作臂機械系統機構設計與結構設計；下冊詳細梳理和論述了工業機器人操作臂系統設計的數學與力學原理、工業機器人操作臂機械本體參數識别原理與實驗設計、工業機器人操作臂驅動與控制系統設計及控制方法、工業機器人用移動平臺設計、工業機器人末端操作器與及其換接裝置設計、工業機器人系統設計的模擬方法、面向操作與移動作業的工業機器人系統設計與應用實例、現代工業機器人系統設計總論與展望等內容。 　　本書為上冊內容。 　　本書適合於機器人相關研

究方向的大學高年級生、碩士研究生、博士研究生以及從事機器人創新設計與研發的研究人員、高級工程技術人員閱讀。  

工業機器人應用進入發燒排行的影片

精實生產架構下的即時化生產技術探討-以J公司之鐵管加工製程為例

為了解決工業機器人應用的問題，作者劉大利 這樣論述：

製造業是國家經濟成長最重要的動能，台灣中小企業在面對全球化競爭之下，如何克服匯率波動、原物料上漲、人力成本增加及少子化衝擊等因素，考驗著各企業主的策略思維。 個案J公司創立於1987年，以生產商用置物設備為主要產品，採接單式及計畫性混合生產模式，主要以外銷為主，2010年面臨匯率、原物料及人力成本上漲等困境，頓失獲利條件，為逆轉種種不利局勢，個案公司開始了迄今為期十年的精實生產管理模式導入。 本研究以精實之持續改善精神，長期研究觀察在個案案例導入精實管理模式後，從建立價值溪流圖找出非價值作業進行改善，再利用均衡化、自働化及流線化達到物流、資訊流同步化進而達到即時生產之進程

。研究結果顯示以原生產線每生產8小時為例，整體產能提高4.33倍、人均產能提高31倍，整體前置時間減少15.2小時、在製庫存降低80%，也因自製產能提升了，故原委外生產品項也陸續轉自製，自製率因而提高了23.4%，毛利大幅成長了64%。毛利之成長非全然來自於單一個案影響，但從成長幅度看來，個案公司確實因精實管理模式之導入而找回其喪失之獲利。

工業機器人系統設計(下冊)

為了解決工業機器人應用的問題，作者吳偉國 這樣論述：

　　本書分上下兩冊，從工程設計角度出發，上冊詳細梳理和論述了操作與移動兩大主題概念下的現代工業機器人系統總論，工業機器人操作臂系統設計基礎、工業機器人操作臂機械系統機構設計與結構設計；下冊詳細梳理和論述了工業機器人操作臂系統設計的數學與力學原理、工業機器人操作臂機械本體參數識别原理與實驗設計、工業機器人操作臂驅動與控制系統設計及控制方法、工業機器人用移動平臺設計、工業機器人末端操作器與及其換接裝置設計、工業機器人系統設計的模擬方法、面向操作與移動作業的工業機器人系統設計與應用實例、現代工業機器人系統設計總論與展望等內容。 　　本書為下冊內容。 　　本書適合於機器人相關研

究方向的大學高年級生、碩士研究生、博士研究生以及從事機器人創新設計與研發的研究人員、高級工程技術人員閱讀。  

對平面型和自由幾何形式物件執行機器 人隨機取放的綜合方法

為了解決工業機器人應用的問題，作者Le Tuan Tang 這樣論述：

機器人隨機取放(Random Bin Picking)是一個突出、有用且具有挑戰性的工業機器人應用。物件識別和姿勢估計是實現場景理解的兩個最關鍵的任務,也是全自主物件操作系統的基本技術。幾十年來,這個題材一直是電腦視覺中面臨的最大挑戰。儘管進行了大量努力,包括持續演化中的神經網路,但還沒有基於三維資訊的物體辨識方法進行充分的研究。基於神經網路的二維物體辨識在性能上已經成熟,且已廣泛應用於多種民生應用。同時,利用深度神經網路的物件識別方法數量不斷增加,仍然不足以滿足雜亂、遮擋和照明變化等複雜場景情況。因此,目前的技術不能在具有足夠複雜性的實際應用中產生穩健的性能。此外,在具有不夠緊湊且缺乏足夠

判斷性的定向表面點的平面型物件上,問題仍無法解決,這往往導致在 3D 環境中使用物件表面資訊方法的失敗。本文提出一種基於整合二維與三維視覺技術的新解決方案,為機器人隨機取放各種平面型物件和自由幾何形式物件提供了可靠的解決方案。無需重新訓練網路且僅使用基於特徵的方法,本系統就可以在平面型物件上成功執行隨機拾取和放置任務,同時可對物件前端和背面進行分類。在自由幾何形式物件方面,通過整合二維物件識別和六維姿勢估測架構 PPF,本系統顯示了在實際三維物件姿勢估計應用中穩健的執行潛力。對平面型物件,使用基於特徵比對的機器人隨機取放方法成功抓取物件的比率為90%。另一方面,實驗結果顯示,加採用深度學習技術

的方法，在對不見過的數據中對物件進行雙面分類,和三維姿勢估測,成功率達到100%。 該方法在平均平移和旋轉誤差分別小於0.23公分和2.26度， 非常有效。在合理條件下,此方法的成功率高於 97%。在自由幾何格式物件方面,我們提出的系統在自定義資料集的實驗結果在 5cm5deg 指標時，準確度為97.37%，在ADD 指標中，準確度達到99.37%。新的機器人隨機取放系統可以基於標準操作程序在短時間內完成設置。總的來說,本論文提出的新系統顯示了前瞻機器人隨機取放的解決方案，具有全自主系統高度價值和潛力.