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以3D深度學習及點雲匹配技術進行機械手臂自動化複雜零件分類

為了解決bin檔win10的問題，作者賴以衛 這樣論述：

以機械手臂進行零件分類是自動化生產線的主要工作之一，利用結構光掃描器搭配AI深度學習及點雲匹配技術，可快速辨識產線上各個零件的類型，並自動計算每個零件的拾取資訊，然而，隨著零件類型、數量及幾何複雜度的提升，深度學習的數據準備作業將耗費大量時間，且以越複雜的零件進行點雲匹配時，其匹配的誤差也會隨之增加。為克服此等問題，本論文以點資料處理技術對零件的點雲進行處理，改善數據準備耗時及點雲匹配誤差的問題，據以開發一套「複雜零件隨機夾取/分類系統」，達到自動化零件分類之目的。本論文透過對零件之掃描點雲進行一系列濾波、分割及資料集擴增處理，由少量掃描點雲自動化產生大量點雲資料集，藉以進行深度學習的訓練，

於自動化作業現場快速判別零件種類；接著以RANSAC搭配ICP法進行零件的3D CAD模型與其掃描點雲的精準匹配，將事先分析CAD模型所產生的夾取資訊轉換為零件實際擺放的夾取資訊，並依零件辨識結果及其座標轉換，以機械手臂完成零件的夾取與分類。本論文除了詳述如何以點資料處理技術建構深度學習辨識模型及達到點雲之精準匹配，也簡述如何以3D CAD模型求取零件夾取資訊，最終以多種不同幾何特性的複雜零件驗證所提方法的可行性及所開發系統的實用性。

3D零件及射出成型模具之同步化設計變更

為了解決bin檔win10的問題，作者魏嘉成 這樣論述：

傳統射出成型模具的設計在進行圖面繪製時，不會特別留意圖面繪製的方式，因此對部分圖面執行設計變更後，則其餘圖面會因缺少關聯設計而無法及時修正，使得模具在設計變更時，需花費非常多的人力與時間進行圖面的修改與核對。為克服此問題，本論文嘗試建立一套於Creo 3D CAD環境下之作業流程，可望透過射出成型模具的設計，驗證該流程之設計變更能力，使所完成的模具擁有靈活且穩健之設計變更能力，當設計者對任何零件或模座進行設計變更時，所有相關的圖面及檔案都會自動進行修正，以維持所有零件之間正確的配合，達成同步化設計變更的目標。本論文以下列數種方式建立特徵間的幾何關聯：(1) 建立某特徵時，利用其他特徵的輪廓線

進行圖面尺寸的標註及設定限制條件、(2) 以其他特徵的輪廓線或曲面為參考來建立特徵、(3) 使用參數關係式將特徵中的數值傳遞給其他特徵、(4) 使用族表建立大量衍生零件，並透過替換零件的方式進行設計變更。雖然上述皆為Creo所提供的基本功能，但針對不同類型的零件與模具，其應用技巧就有其特殊性及細膩性，因此本論文使用兩組不同類型的零件及其模具進行關聯設計，分別為以端子與塑件所組成的金屬埋入射出（2D幾何）以及鏡框的塑膠射出（3D曲面），首先透過參數關係式的建立來改變端子、塑件、鏡片、模板及注道導套之外形尺寸，並通過修改參考特徵的輪廓線或曲面同步改變鏡框弧度、鏡框外形以及滑塊的位置，最終以零件特徵

間的幾何關聯進行模具中與其相對應部件的控制，完成零件與其模具的同步化設計變更。本論文除了詳述如何建立特徵的幾何關聯，也講述如何透過幾何關聯進行模具的設計，最終以2D幾何與3D曲面案例驗證所提設計變更作業流程之實用性。