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機電整合實習 (含丙級機電整合學術科解析) 最新版(第八版) 附MOSME行動學習一點通：學科

為了解決電動夾 爪的問題，作者曾偉智 這樣論述：

　　1.針對機電整合系統理論基礎有詳加說明。 　　2.認識氣壓元件應用氣壓元件組成之機構。 　　3.從事相關機電整合設備維修最佳參考書。 　　4.認識可程式控制器編輯軟體之撰寫程序。 　　5.了解感測元件原理檢測出故障感測元件。 　　6.國際技能競賽及全國技藝競賽最佳指導。 　　7.參加機電整合丙級技術士考試必備良書。 　　8.本書含勞動部最新公告學術科試題解析。

電動夾 爪進入發燒排行的影片

基於深度強化學習在機械手臂預抓取任務之研究

為了解決電動夾 爪的問題，作者蘇冠文 這樣論述：

在工業生產線上，常運用機械手臂抓取列整齊且分散的物體，此類基本操作任務，多以幾何驅動方式即可完成。但對於複雜背景及凌亂排放的物體，因涉及環境存在阻礙物、多個物體緊密相連或重疊..等較複雜的操作任務，常需加入移動或推動之類的預抓取操作，以數據驅動的方式尋求解決。本研究以針對複雜的抓取任務，透過深度強化學習與手臂預抓取任務的研究，提出較有效率的改善方案。本研究運用DQN深度強化學習方式，使用深度相機以主動式立體視覺技術擷取深度影像和彩色影像，透過強化學習探索和開發的特性，引入FCN來取得對應探索的像素位置，並設計任務目標的動作及獎勵，經由強化學習的獎勵函數機制和優先級經驗回放以及圖像遮罩功能，來

學習機械手臂預抓取操作任務。另外，使用模擬環境CoppeliaSim建立Hiwin上銀手臂模型，來完成預抓取操作任務訓練並應用在現實環境上。最後，為了驗證模型的可行性和模型訓練完成後的泛化能力，通過任務難易度的分級方式，來測試模型性能以及最後將探討現實的應用。實驗結果顯示，經過訓練後的抓取成功率達到了80%，與文獻中的抓取成功率相符，驗證了模型的可行性，再透過8種難易度的測試，抓取成功率最高為80%，抓取完成率最高為90%，經過難易度測試後得知目前模型問題，加入有效的探索遮罩功能來解決問題後，發現在前期的訓練速度提升了30%及最高提升抓取完成率為70%。另外，在真實物件的抓取驗證實驗，雖因雜訊

、反光..等因素降低成功率，但本文亦提出相關影響因素探討與後續建議解決方案。