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機電整合控制：多軸運動設計與應用(第六版)(附部分內容光碟)

為了解決自動化產品的問題，作者施慶隆,李文猶 這樣論述：

　　此書之目的即在提供機電整合及機器人系統之運動控制的基本工作原理、理論分析、設計與應用實例及實驗結果等資料。 　　由於資訊化功能、網路通訊功能、以及人機介面圖像化等需求愈來愈殷切，使得網際網路的持續發展必將在自動化產業上扮演更重要的角色。機構組件網路化的機電系統整合更是一個值得關注的發展潮流。應用網際網路的技術，將可提昇產品的附加價值與提高產品的競爭優勢。另外值得一提的是電腦視覺與影像處理技術的持續發展勢必在未來自動化產品上扮演更智慧、更重要的角色。整合高速電腦視覺處理的機電整合及機器人系統更是一值得關注的發展潮流。 　　本書共二十六章依各章之性質將全書分為三篇：基本

原理篇、機械臂原理篇及運動控制應用實例篇。第一部份基本原理篇中共包含有五章，它可作為多軸運動控制的入門知識。第二部份為多軸機械臂運動控制的基礎理論介紹。最後第三部份應用實例篇共有十二章，分別介紹六個運動控制系統的完整實例。為了全書內容的完整性，於本書附錄中詳細介紹運動控制系統常用之機電介面。 本書特色 　　1.本書以實用的基本理論為基礎，以深入淺出的方式介紹機電整合系統多軸運動控制的基本知識與原理。 　　2.本書闡述機械臂及機器人的基本工作原理，其內容可加強機電整合系統之理論基礎。 　　3.本書涵蓋運動控制器設計與製作實例，諸如多軸伺服馬達運動控制系統、半導體設備控制系統、機械臂自動鑽

骨控制系統以及機器人系統設計等。

自動化產品進入發燒排行的影片

評選藥品代理商決策模式之研究

為了解決自動化產品的問題，作者陳綾萱 這樣論述：

由於藥品產業法規日益趨嚴及市場發展受限，臺灣學名藥廠及藥商之生存不易，經營越趨艱辛。為尋求方法突破，企業積極找尋理想的商業夥伴，而委託代理商執行商業行為即是企業經常使用之經營策略之一。公司代理商之優劣攸關企業發展，優異的代理商可協助企業將產品快速導入市場，減少企業開發及維護客戶的成本；其次，有代理商的支援，企業更能專注於主力市場，提升企業經營效益。有鑒於以往未有研究探討藥品產業之代理商評選議題，故本研究將針對藥品代理商評選之議題進行探討及建構其評選模式。 透過蒐集及彙整各行業代理商評選相關文獻，且依照專家問卷結果建立藥品代理商評選之評估準則，從而建立本研究之評選架構。再利用AH

P層級分析法進行各項評估準則之分析，得出各評估準則局部、整體之權重及重要性排序，最後，建立藥品代理商評選模式。 本研究統整專家意見建構藥品代理商評選之四大構面，重要性排序依序為客戶服務能力、銷售能力、市場拓展能力以及經營管理能力，其中最重要的評估準則為公司內部人員專業能力。期望本研究所建立之系統性評選模式，可作為企業決策者日後進行藥品代理商評選之參考依據。

西門子自動化產品應用技術

為了解決自動化產品的問題，作者梁岩 這樣論述：

應用影像辨識於工廠進行自動化產品行為管理之研究 -以半導體A公司為例

為了解決自動化產品的問題，作者張元 這樣論述：

中文摘要近年來AI的發展應用，開始將鏡頭與演算法等運算導入自動化生產流程，加上硬體導入成本大幅下降，AI已逐步在各領域導入生產管理機制，並提升其影響力，例如產品缺陷檢測、港口漁船編號辨識管理，交通安全科技執法，海關違禁品查驗….等，因此工廠作業導入AI，將能有效簡化或取代人工辨識的困難度，其應用例子更是屢見不鮮，但應用於人機間的互動研究較缺乏，例如半導體廠製程設備，對於材料辨識在作業過程中的管控，仍採用傳統上架構，在機台外進行 BAR CODE比對後，再到機台內進行更換，操作此作業流程人員，將潛在違紀行為，導致拿錯材料造成產品巨大損失的安全漏洞，但又擔心材料之自動化更換設備之研發耗時與成本太

高，也讓工廠裹足不前。因此，本研究將嘗試透過AI演算法的技術，應用在半導體廠植球機的材料比對，利用AI影像辨識系統結合材料比對系統，在植球添加材料的整個過程中進行全流程的異常行為監測與材料偵測比對，期望能達成杜絕混用材料風險與異常行為。另外利用生產線現有的電腦資源搭配 AI深度學習軟體，以低成本的建置系統取代造價昂貴的機構來進行防呆。所以，本研究將有三個重點，一是分析工廠作業可能發生疏漏流程，錯材料與偵測出異常的關鍵因子，二是找出工廠作業辨識異常與影像比對系統的架構，三是將深度學習網路演算法導入作業辨識與影像進行比對，而本研究將三種辨識系統，分別為手勢辨識系統。材料（錫球瓶）外觀辨識系統。QR

Code 讀取辨識系統進行整合，並以實驗結果顯示手勢來判斷對應MediaPipe、錫球瓶辨識對應Blending與QR Code 讀取來進行管理，並導入Yolo v.4，使其辨識率超過 96% 的成功率。未來期望本研究能對於產業製程，改善使用不當材料，減少工程人員產生品質不良之情事，並對半導體產管理流程有所幫助。關鍵字：影像識別、AI人工智慧、智慧製造、動作分析