提升營建鋼構場生產智慧化系統之先進開發研究(1/3)

專案詳細資料

Description

人工智能(AI)技術的引入是為了豐富人們多年的生活,AI影響了大多數行業,並有效地改善了生產過程。本研究的目標第1年建立H型鋼構件塗層的自動識別模型,第2年建立塗層厚度檢測和最佳機器人塗覆路徑以及第3年鋼構件的最佳物流路線運輸。關於AI應用,模式識別和鋼構件生產的廣泛文獻綜述提供了構建研究方法的概要,包括卷積神經網絡(CNN)、模糊超矩形複合神經網絡(FHRCNN)和自組織功能地圖優化(SOMO)。本研究標的是透過桃園市觀音工業園區於2020年1月新建的鋼構件廠房,以作為實驗和實踐環境,產出研究成果為建置塗層識別、厚度檢測及全面支持自動鋼構件生產檢測以及鋼部件運輸的最佳物流路線。本研究將在新建的鋼構件廠房進行,以檢查它們是否滿足工業需求。預期的發現將透過AI應用及降低生產成本,改進的生產品質控制以及增進職業安全與健康,並協助企業成立智慧化鋼構生產部門/實驗室,深信期許成為國內「鋼構生產智慧製造試營運場域」 (示範生產線) ,使學術研究和工業從業人員受益。
狀態已完成
有效的開始/結束日期1/06/2031/05/21

聯合國永續發展目標

聯合國會員國於 2015 年同意 17 項全球永續發展目標 (SDG),以終結貧困、保護地球並確保全體的興盛繁榮。此專案有助於以下永續發展目標:

  • SDG 8 - 體面的工作和經濟增長
  • SDG 11 - 永續發展的城市與社群
  • SDG 17 - 為永續目標構建夥伴關係

Keywords

  • 人工智慧
  • 鋼構塗層自動識別模型
  • 塗層厚度檢測
  • 搬運系統
  • 模糊超矩形複合神經網絡(FHRCNN)
  • 自組織功能地圖優化(SOMO)

指紋

探索此專案觸及的研究主題。這些標籤是根據基礎獎勵/補助款而產生。共同形成了獨特的指紋。