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研究生:林晏辰
研究生(外文):Yen-Chen Lin
論文名稱:應用大數據探討醫療器材智能自動化生產技術與製程之研究
論文名稱(外文):Study of Using Big Data to Explore Medical Equipment Intelligent Automated Production Technology and Process
指導教授:林文燦林文燦引用關係廖士榮
指導教授(外文):Wen-Tsann LinShih-Jung Liao
學位類別:碩士
校院名稱:國立勤益科技大學
系所名稱:工業工程與管理系
學門:工程學門
學類:工業工程學類
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:134
中文關鍵詞:工業4.0大數據AOI自動光學檢測資料探勘倒傳遞類神經網路兩階段分群法
外文關鍵詞:Industry4.0Automated Optical InspectionData MiningBack-Propagation NetworkTwo-Stage Clustering Method
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近年由德國提出的工業4.0高科技計劃,結合大數據、雲端、物聯網、智慧製造等自動化應用,本國政府亦積極推動製造業的機械設備、金屬加工、醫療等產業進行工業4.0的企業改造工程,輔導企業轉型以增加企業的國際競爭。本研究核心為改善生產醫療器材之設備生產狀況,應用醫療器材智能自動化技術與製程促進個案公司轉型成未來具有工業4.0進階技術的中小企業,協助業界透過所開發的醫療器材自動化生產技術與製程,生產良率高、品質佳且生產速率高的醫療器材。
首先根據AOI自動光學檢測異常或誤判之影響因素相關文獻搜尋影響因素,再透過專家訪談,請專家針對因素篩選給分,篩選出關鍵影響因素與座標公差等級之訂定,並透過資料探勘將大量資料篩選後,利用倒傳遞類神經網路將XY座標篩選前與篩選後資料進行前後之差異比較,並運用兩階段分群法執行驗證性的比較,驗證比較等級分群結果之一致性。最後將專家訪談篩選出之五項影響AOI自動光學檢測異常原因,進行數據之蒐集,並透過數據分析,檢測異常次數(A級與E級)約為8%,經過與專家探討找出原因進行修正,藉由改善AOI自動光學檢測穩定度,檢測異常次數大幅降低約至4%,有效減少檢測異常次數發生,提升檢測品質及精度,並生產品質更佳的產品。
In recent years, Germany proposed Industry 4.0, combined with Internet of things (IoT), Cloud Computing, Big Data, intelligent manufacturing and other automated applications. Our government is also actively promoting the manufacturing machinery, metal processing, medical and other industries, to reform Industry 4.0 Enterprise Engineering. Give advices for enterprise transformation to increase the international competition of enterprises, the kernel of this study is to improve the production of medical equipment production equipment. Use medical equipment intelligent automation technology and process to provide case companies transform into small and medium-sized enterprises with advanced industry 4.0 advanced technology. To help the industry through the development of medical equipment to develop automated production technology and process the production yield is high, good quality and high production rate medical equipment.
First, according to interrelated document by Automatic optical detection(AOI) abnormal or misjudged influencing factors to search influencing factors. And then through the expert interviews please expert in connection with the factors for the selection of points. Filter to the key factors and Coordinate Tolerance Level. After through the data to explore a large number of data screening, use the Back-Propagation Network to compare the difference between the XY coordinates before and after screening and the data before and after screening. Using the Two-stage clustering method to verify the comparison. Verify the consistency of the results of each rating level. At last, use expert interviews screened five reasons for the impact of automatic optical detection anomalies to collect data. Through data, the detection of the number of abnormalities (Level A and Level E) is about 8%. Through explore with the experts to find out the reasons for the amendment, by improving the stability of AOI automatic optical detection, the number of abnormal detection significantly reduced to about 4%. This study effectively reduces the number of detection abnormalities occur, and then improves the detection quality and accuracy, and produce better quality products.
摘要 I
Abstract II
誌謝 IV
目錄 V
圖目錄 VIII
表目錄 X
第一章 緒論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究目的 2
1.3研究限制 3
1.4研究架構與流程 3
第二章 文獻探討 5
2.1工業4.0大數據 5
2.2機械手臂 7
2.2.1工業機械手臂介紹 7
2.2.2工業機械手臂分類 8
2.2.3六軸工業機械手臂之架構 9
2.2.4工業機械手臂之應用 11
2.3 AOI自動光學檢測 13
2.3.1 AOI設備的基本架構 13
2.3.2 AOI自動光學檢測的應用 15
2.4 WebAccess遠端監控系統 17
2.5安全針具 18
2.6資料探勘 21
2.7類神經網路 27
2.7.1類神經網路原理 27
2.7.2類神經網路的學習種類 29
2.7.3類神經網路架構 30
2.7.4倒傳遞類神經網路(Back-Propagation Network, BPN) 33
2.8兩階段分群法 36
2.8.1自我組織應射圖(Self-Organizing Map) 38
2.8.2 K-means演算法 39
2.8.3兩階段分群法形式 40
2.9小結 43
第三章 研究方法 44
3.1研究架構與流程 44
3.2實驗設備 47
3.2.1六軸關節式機械手臂 47
3.2.2 伺服控制器 48
3.2.3 視覺感測器 49
3.2.4 XXY移載定位平台 51
3.2.5雲端伺服器 51
3.2.6 WebAccess遠端監控系統 52
3.2.7實驗設備整合 53
3.2.8 AOI自動光學檢測設定 54
3.2.9 Cypress Enable程式語言編寫 56
3.3實驗設備運行 57
3.4搜尋影響因素 59
3.5資料探勘資料處理 60
3.6倒傳遞類神經網路 61
3.7兩階段分群法 62
3.8研究方法小結 63
第四章 實證分析 64
4.1 AOI自動光學檢測 64
4.1.1雲端伺服器擷取檢測數據 65
4.1.2 WebAccess遠端監控系統 65
4.2搜尋影響因素 67
4.3資料探勘 70
4.4倒傳遞類神經網路 72
4.5兩階段分群法 75
4.6案例小結 80
第五章 結論與建議 81
5.1結論 81
5.2建議 82
參考文獻 83
中文文獻 83
英文文獻 88
附錄一 專家訪談評估計分表 90
附錄二 軟體分析操作步驟「倒傳遞類神經網路」 94
附錄三 軟體分析操作步驟「兩階段分群法」 104
附錄四 WebAccess連線蒐集ServBox數據 132
中文文獻
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