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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:廖司恩
研究生(外文):Szu-En Liao
論文名稱:應用虛擬量測技術於工具機補正系統
論文名稱(外文):Application of Virtual Metrology to Machine Tool Tuning System
指導教授:廖宜恩廖宜恩引用關係
口試委員:高勝助高國峯
口試日期:2017-07-26
學位類別:碩士
校院名稱:國立中興大學
系所名稱:資訊工程學系所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2017
畢業學年度:105
語文別:中文
論文頁數:39
中文關鍵詞:實體量測虛擬量測倒傳遞類神經網路智慧機械
外文關鍵詞:Physical MetrologyVirtual MetrologyBack-Propagation Neural NetworkIntelligent Machinery
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因應「工業4.0」對於傳統生產製造帶來大幅改變,促使工廠走向智慧化生產,對於機械加工製造產業而言,在一般傳統加工廠中,CNC (Computer Numerical Control)是最常見的機台,其中包含有車床、銑床、鑽床、磨床等,工件會依照不同製程選擇不同機台,當工件製程完成後,必須要對工件進行實體檢測,確認工件加工後精度誤差是否符合規格,必要時調整機台參數。因實體檢測工件及調整參數將耗費大量時間與人力成本。
本論文提出銑床虛擬量測方法,使用工件生產過程中所收集到的製程參數資料,利用倒傳遞類神經網路來預測工件加工後精度,再透過預測精度來調整機台參數。經由實驗結果分析,本論文虛擬量測系統比傳統實體量測方法,在量測的整體工時方面降幅約為68%。
The so-called “Industry 4.0” has made a great impact on manufacturing sectors, especially in machinery industry. Traditional machine tools such as lathe, milling machine, drilling machine, and grinding machine are usually equipped with CNC (Computer Numerical Control). Once objects are manufactured by the machine tools, physical metrology needs to be applied to ensure that the objects produced have the required precision. If any defect is found, then the parameters of the machine tools may need to be adjusted. However, physical metrology may result in many defects that have been produced before they are discovered.

In this thesis, we apply virtual metrology to analyze the data collected by CNC milling machines and use back-propagation neural networks to predict the errors of the produced objects. If the predicted errors are not in the allowable range, then the parameters of the machine tools will be adjusted. With virtual metrology, the physical metrology may be performed less frequently.
目錄
致謝 i
摘要 ii
Abstract iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
第1章 緒論 1
1.1 研究目的 1
1.2 研究背景及動機 1
1.3 主要貢獻 2
1.4 論文架構 3
第2章 相關研究 4
2.1 銑床與銑削加工 4
2.1.1 切削速度 4
2.1.2 旋轉速度 5
2.1.3 進給率 5
2.2 虛擬量測系統架構 6
2.2.1 實際量測 7
2.2.2 虛擬量測 7
2.2.3 虛擬量測在工具機應用 8
2.3 SkyMars架構 8
2.3.1 SkyMars API 9
2.4 類神經網路 (Neural Network) 9
2.4.1 類神經網路介紹 10
2.4.2 類神經網路架構 12
2.4.3 類神經網路應用 12
2.5 推估精度評估指標說明 13
第3章 系統架構與方法 14
3.1 虛擬量測系統架構與流程 14
3.2 資料預處理 15
3.2.1 資料收集 (Data Collection) 15
3.2.2 過濾刪除 (Data Filtering) 16
3.2.3 資料轉換 (Data Transformation) 17
3.3 倒傳遞類神經網路 18
3.4 回饋機台參數 21
第4章 系統實作與實驗結果 23
4.1 開發工具與實驗環境 23
4.2 實驗案例描述 23
4.3 資料預處理 25
4.4 虛擬量測之補正 26
4.5 交互驗證法 29
4.6 實驗結果分析 29
4.7 效益分析 35
第5章 結論與未來研究方向 37
參考文獻 38
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[2]維基百科,工業4.0,https://zh.wikipedia.org/zh-hant/%E5%B7%A5%E6%A5%AD4.0#cite_note-5
[3]維基百科,銑床,https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%93%A3%E5%BA%8A
[4]維基百科,特徵縮放,https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%89%B9%E5%BE%B5%E7%B8%AE%E6%94%BE
[5]高職機械群師資培育資訊網-國立台灣師範大學,相關教材,http://old.mt.ntnu.edu.tw/meteach/datas/download/downlaod_textbooks/End%20milling.pdf
[6]SkyMars API Remoting 3.06 使用說明書。
[7]SkyMars Cloud Computing 網站, http://faremo.pmc.org.tw/RegisterServer/PageIndex.aspx?Language=TW。
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[9]林能生,〈使用虛擬量測調控TFT-LCD製程的液晶滴入量〉,中興大學資訊科學與工程學所,碩士論文,2013。
[10]楊志偉,〈類神經網路於虛擬量測系統之應用〉,中興大學資訊科學與工程 學所,碩士論文,2009。
[11]沈庭偉,〈半導體製程虛擬量測技術之研究〉,中原大學機械工程研究所,碩士論文,2006。
[12]葉怡成,〈類神經網路模式應用與實作〉,儒林圖書有限公司,2000。
[13]楊逸群,〈具備全自動虛擬量測功能的鋁輪圈加工自動化系統〉,成功大學製造資訊與系統研究所,碩士論文,2014
[14]A. Regalado, "Business Adapts to a New Style of Computer", MIT Technology Review Business Report, MIT Technology Review, p.2, 2014 July/August.
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[19]J. Han, S. Chi (2016) "Consideration of manufacturing data to apply machine learning methods for predictive manufacturing," in Proceedings of 2016 Eighth International Conference on Ubiquitous and Future Networks (ICUFN), doi:10.1109/ICUFN.2016.7536995
[20]S. A. DeLurgio, Forecasting Principles and Applications. Irwin/McGraw-Hill Boston, MA, 1998.
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