工業用機器人功能日趨強大 挑戰接踵而來

圖一：波昂大學團隊研發出的「除草機器人」具有機器視覺。Volker Lannert/Uni Bonn

工業機器人，就硬體構造層面而言，主要部件就是機器人的馬達驅動機械手臂和關節，然而現在對機器人的要求越來越高(表一)，因此不只是擁有手臂，機器人還必須具備頭腦、眼睛或雙腳，這就牽涉到機器人感知、運作、溝通與行動技術，甚至是人工智慧。

人工智慧  機器人深度學習

談到機器人的大腦，當然就要談到人工智慧。整體而言，機器人的與時俱進，不僅是工具機或零組件硬體的更新升級，還包括分析技術的突破，讓機器人擁有更高的智慧。由於人工智慧的開發門檻極高，因此目前市場上的主要投入者皆是重量級科技大廠，這些業者也已推出相關人工智慧平台，例如Google旗下DeepMind所開發的AlphaGo平台、Intel的Nervana平台等。

其中，因圍棋比賽聞名於世的AlphaGo，是憑藉類神經網路的深度學習進行推估、預測、決策。運用至工業機器人，則機器人可利用機器學習來進行檢測工件，按照取拾的難易程度進行自動排序，這是工業機器人具備深度學習能力後的進化，而這只是例子之一。

具備感官能力  機器視覺用途多

再來看看機器人的感知部分，這主要就是透過感測器賦予機器人「感官」功能。例如「視覺」就是工業機器人常見的感官，這是由於電子零件愈來愈小，人眼已無法勝任精準組裝及檢測，因此具有高精度檢測特色的機器視覺，就成為許多工業機器人的標準配備，廣泛應用於量測、定位、引導、識別等。市調機構The Insight Partners研究報告指出，機器視覺系統零組件、系統整合等產值，將由2015年的75億美元，成長至2025年的144.8億美元。

機器視覺系統主要是透過光學設備，搭配軟體演算法，模擬人類對三維世界的識別判斷。系統硬體由影像處理器、影像擷取卡、感測器、可編程邏輯控制器、攝影機、照明光源等組成，軟體技術則使用圖像處理、訊號轉換以及3D物件識別演算法等技術。德國波昂大學所研發的雷射除草機器人(圖一)就具有照相辨識系統，一如農民的眼睛，能夠精準辨認田間草相；經過電腦運算後，搭配雷射裝置，再以雷射光照射雜草，經照射過的植株，莖桿會變得脆弱導致生長受阻，最後邁向死亡。

台灣已有不少廠商涉足機器視覺領域，例如所羅門自行研發的3D視覺模組，能讓機器手臂在凌亂的工作環境中辨識工件，並將工件依工件類型、形狀、尺寸分類，導引機器人正確取物後放置物品。研華科技的EagleEye機器視覺解決方案，則是透過搭載嵌入式影像處理軟體的智慧相機，協助製造業者解決生產線上品質控管、條碼判讀等工作，同時可透過機器視覺的定位導引功能，輔助機器手臂進行工件夾取作業。

具有痛覺  讓機器人保護自己

另外，為了避免工業用機器人大範圍的損害，現在竟然還出現具有「痛覺」的機器人。德國科學家Johannes Kuehn與Sami Haddadin是在近日於IEEE國際機器人與自動化大會(ICRA)上發表這項研究成果——具有痛覺的機器手臂，這是基於人類皮膚結構所研發，其具有「神經機器組織(nervous robot-tissue)」所賦予的痛覺。

團隊報告指出，機器人感應到輕微疼痛時會自動緩慢退縮，直至與原先造成「不舒服感」的物品沒有接觸後才重回原本位置；感到中度疼痛時，機器人則會快速收回，並與物品保持適當的距離，最後再重回原本位置；當它感受到劇烈疼痛時，則會認知這樣的接觸已可能會造成自身的傷害，並且需要他人的協助，機器手臂會轉變成被動模式，將傷害降到最低。

智慧製造加持  機器人大躍進

機器視覺等感測技術的進展，主要推力來自於智慧製造，事實上，由點、線再到面，智慧製造趨勢為機器人產業帶來的影響力極為全面，例如，機械手臂將普遍具備機器學習能力；受惠於控制技術，以及防止機器人間互相干擾的電路設計越來越進步，生產線上的機器人配置密度得以提高；以及透過生產資訊數位化，所有機器人在大數據資料的加持下，將能具有更靈活應變的能力。

然而，工業機器人的發展也有其挑戰(表二)。除表二所列出的問題外，資安也是產業界必須重視的問題，尤其是基於效率、準確與安全的理由，工業機器人在許多大型生產線上早已取代了人力，若遭受惡意攻擊，所損失的可能不僅是財物，甚至是人命，因此，在我們不斷追逐工業機器人的功能及生產效率時，也應對機器人是否能夠抵擋網路攻擊，付出同樣的關心。