3D智慧視覺感測技術讓機械手臂火眼金睛
2016/04/18-台北訊
台北訊
不管是圓的、扁的、高的、低的，都躲不過工研院新研發的「3D智慧視覺感測技術」！此項技術在任意空間環境下，可快速辨識場域內各項3D複雜的環境樣貌，讓機械手臂在短短幾分鐘內「熟悉環境」完成產線上的定位架設，不必像傳統機械手臂裝設動輒需要調校數小時。此項技術還能使機械手臂更靈活聰明地做高階的深度拼接、組裝、選取工作，與工業生產結合，可優化生產效率及流程，提升台灣產業的競爭優勢。
工研院智慧微系統科技中心主任朱俊勳表示，全球製造業面對人力短缺及少量多樣的挑戰，生產線大量導入自動化，也帶動機器人產業發展。2015年台灣智慧自動化整體產值持續成長至新台幣(下同)1.2兆元；機器人產值也從2014年554億元，增加至2015年的584億元。尤其以產業機器人為主力，具有耐久、一再重複、穩定、快速等優點，是企業引頸期盼的得力助手。工研院藉由在視覺感測技術上的良好基礎，應用在工業製程上，協助產業透過3D智慧視覺感測快速且一致化的處理模式，大幅縮短測量時間與減少人為作業的誤差，以最經濟有效的方式，滿足產業自動化應用之多元需求。
工研院「3D智慧視覺感測技術」可輕易辨識3D複雜的形狀物件，結合機械手臂，可靈活判斷深度距離及取放不規則物件。
工研院的「3D智慧視覺感測技術」，能聰明判別物件的顏色、形狀、質地和空間深度位置，並可做到即時掃描立體場景以及辨識物件姿態，其「自動化3D空間校正」功能可快速計算出深度攝影機與手臂的距離落差，進而調校距離落差，讓機械手臂 「手、眼」更協調；也可快速辨識工作場域各項座標，讓智慧辨識機械手臂在幾分鐘內完成於產線上的架設，相較於一般視覺型機械手臂，大幅度減省上線時間，提高產線的靈活度。
「3D智慧視覺感測技術」可用於嚴苛的工廠環境，如金屬加工、工具機、3C檢測，解決傳統機械手臂無法靈活判斷深度距離及取放不規則物件的問題。舉例來說，過去的機械手臂只能夾取「排排站好的零件」，如果是一大堆不規則形狀的東西放在盒子裡時就無法使用機械手臂夾取，而必須改由人工輔助的方式進行。不過現在透過「3D視覺智慧辨識自動取放整列系統」，機械手臂就能自動針對零件區做立體掃描，並判斷該使用何種角度才能正確夾起零件，大幅降低傳統機械手臂所需要的輔助人力。
工研院的「3D智慧視覺感測技術」也可應用於「精微鎖附技術平台」上。這是針對需要大量鎖附工序的機車組裝廠，用來解決人工鎖附常見的扭力不均所造成的機件品質不良問題。在產線上，以六軸機器人利用3D視覺智慧辨識技術強化辨識產線上金屬螺牙的影像邊緣特徵，以大幅提升辨識螺帽與螺絲各角度的準確性，讓組裝手臂將螺帽與螺絲作精準的正交嵌合，並以相同的鎖附姿態，確保鎖附扭力正確且平均地施加於螺帽，讓螺帽鎖緊。
資料來源： http://digitimes.mobi/tw/iac/shwnws.asp…
螺絲鎖緊扭力計算 在 Re: [學術] 螺絲鎖緊扭力如何計算- 看板Mechanical 的推薦與評價
※ 引述《EricHaze (慵懶)》之銘言：
: 印象中是先確定材質，再利用剪力破壞理論
: Tr 16T
: 所以是這樣嗎? τ=----- = --------
: J pi*d^3
: τ我會取0.58抗拉強度
: 但我不知道一般安全係數都取多少
: 請問這樣對嗎?
: 請指教，謝謝
不確定你指的鎖緊扭力是什麼狀況下和考慮因素
如果是最基本的用 Bolt 和 Nut 鎖兩片鋼板
並考慮接觸面摩擦
d' 1 d+B
鎖緊扭力T = Q ---- tan(α+ρ') + Qμ ---‧-----
2 2 2
└───────┘ └──────┘
螺紋面摩擦扭力 螺帽和鋼板接觸面的摩擦扭力
Q：鎖緊力 d'：螺紋有效直徑 α：螺紋傾角(lead)
ρ'：螺紋摩擦角 (ρ'=tan^-1μ)
μ：接觸面摩擦係數
d：螺釘外徑
B：螺帽外徑(B=~1.5d)
數據就查catalog，依規格不同代進去試試看
以上是 鎖緊扭力
還是你想問的其實是螺絲受多大扭力會斷，
那就跟鎖緊扭力無關，換個標題或說明清楚狀況吧
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