在工業4.0的時代，隨著自動化、智慧製造等相關議題延燒，機械手臂顯然成為製造業要轉向自動化、智慧化發展的基礎配備。但如何讓產線更彈性、有效率，便與如何讓自動化機械設備更聰明、精準、多工脫離不了關係，而這也是目前趨勢所在。

現在許多自動化機械設備都會透過搭配AI和攝影鏡頭，讓機器擁有智慧影像辨識的功能；或是搭配感測器，進行震動感測或是相關異常偵測、壽命預測，做到即時預警與保養通知。但以機械手臂為例，大多以視覺感測為主，缺乏觸覺感測的機制，容易造成視覺死角、距離判斷誤差，或可以判斷物體形狀但無法辨識物體材質與重量，導致感測器發生抓取上的判斷錯誤，因此我們可以得知觸覺感測器在未來智慧製造的發展中，佔有重要的一席之地。

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觸覺的運用

日常生活中的一舉一動，都必須依靠五感蒐集外界環境變化，才能做出相對應動作，而這都是仰賴從胎兒時期便永遠處於活躍狀態，並且掌管觸覺的頂葉區（Parietal lobe），讓我們即使在睡覺時都能透過皮膚偵測外界的變化，搭配90%視覺傳遞訊息，接收與瞭解外在環境的改變。因此「視覺」和「觸覺」是人類使用比例上較高的兩種感官。

動物大多依靠「觸覺」來定位和做出反應，像是黑猩猩能藉由延伸肢體的外在感知「末梢觸覺」來用樹枝製作工具捕食白蟻，也能像人一樣進行思考、擁抱、親吻、拍背等行為。

那智慧機械設備、機器人是如何接收資料數據，再傳送到數位化平台上進行分析、模組化呢？

「觸覺」是機械設備掌握智慧的開端

一般人聽到「機器觸覺」這四個字可能會感覺跟日常生活扯不太上關係，但其實從智慧型手機、虛擬實境（VR），到汽車上的觸控式介面都可以看到機器觸覺應用的影子，因此我們可以知道不同市場需要不同類型的觸覺技術。

以視覺的部分來說，有發展出圖形辨識、影像識別等技術；聽覺則有語音識別、聲波檢測，嗅覺的話有氣體識別、消防感測器、二氧化碳濃度檢測；味覺則是用在水質、食品檢測、生物晶片（農業類用）上，最後便是觸覺了，像是震動感測、溫度等都包含在內。當機器蒐集到這些資料數據後，便會傳送到電腦裡，利用AI演算達到自主、有智慧的運作，進而有效地協助我們做對的事。

對於製造業現場來說，想要讓機械設備智慧化，就是將機台安裝感測器，通過物聯網（IoT）將所蒐集的資料數據串接、儲存與應用。透過數位化的資料數據來優化製造現場的產能、交期、成本、品質等。

CNC加工現場中，基本上很多機械設備已具有非常多感測器，但最難做的部分就是加工時，工件跟切削刀尖點之間的觸碰掌握度，因此發展出智慧刀把，讓刀把可以感受到「觸覺」。

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機器觸覺讓刀把更智慧

加裝觸覺感測器後，可以自動偵測加工機與工件的狀態，以加裝感測器的刀具來說，從X軸、Y軸、Z軸到溫度（包含所有方向、溫度感知）都可以被偵測到，透過機上盒做基礎分析，可以簡易地將數據資料傳到控制器，讓機械設備可以進行簡單自動化控制。

智慧刀具應用呈現

在刀把上加裝感測器後，可以將刀具使用狀況形成可視化極座標靶圖，透過無線通訊方式將數據傳出，即時監測並蒐集準確數據資料後，回饋給操作者進行分析與應用。

而極座標靶圖的優勢在於讓洗削力視覺化，一般在切削時刀具會高速旋轉，旋轉一圈時剛好會在極座標軸上畫一圈，每碰一次刀尖力量就會向外擴散增長，刀尖點就會因為轉一圈，讓四個刃產生在極座標上。

資深師傅可以看懂程式語言或代碼、按鈕上面跳燈代表的意思，但要看得懂要經過分析的數據根本強人所難，但如果將刀子的形狀直接呈現出來，便可以知道刀具的使用情形，以及工件品質是否有問題，如果刀子品質有問題，工件一定有問題，

從上述可知品質是漸變的，一把新刀在加工過程中逐漸從輕微損刃到嚴重損刃，產品品質的損失也是呈現梯形的形狀不斷下滑，到最後品管那關就會過不了，品質是漸變的，不只是go跟no go兩種程度而已。要改善這樣的問題，就必須靠機器觸覺來輔助改善，單純靠視覺來執行的話，會有很大的落差。

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智慧刀把帶來的效益

無論是切削、洗削還是其他加工過程中，每一樣東西都不斷在變化，刀具也會有不同程度的損耗，但一般刀具如果不斷損耗，卻直到崩、斷刀才更換，而工件則要到品管檢測時才會發現出問題，已經浪費太多時間、才料成本。

加工過程中雖然用手摸不出差別，但在訊號上可以發現力量是跟著輪廓上下起伏，舊刀在訊號的呈現上會慢慢變雜，所以如果可以用AI演算方式，從統計上抓出刀具損耗、漸變部分，便可以控制加工工件的外表、品質，可以在線上把問題解決，省下更多時間、降低廢品率。

為了減少損壞工件的機率，可以由電腦設定換刀時間，換下來的刀子可以由人員進行刀片運用調整，將刀片轉一個面向再進行其他加工，這樣機台也可以不停機持續運作，達到1.刀具的用量更省。2.品管loading變輕（品檢100%過關變成抽檢就好）。3廢品率降為0。

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想要幫助現場專業的加工人員，以更快、有效的方式學習相關加工現象所代表的涵義，不想像以前一樣依靠老師傅累積30年的經驗進行傳遞，就必須要透過電腦科學技術不斷學習。

例如在刀把上增加感測器來蒐集加工時，刀具狀況變化的數據，並將大數據以類神經網絡方式做收斂，一直keep training後，就可以建立一個基礎的認知模型。

當然在一開始時，電腦是無法定義那些加工時出現的特殊狀況，但以學習演算法（Learning Algorith）不斷重複學習，利用大數據讓要讓電腦知道特性是什麼，例如：資深師傅才知道的鑽孔鑽歪、參數不對、刀子即將崩、斷刀判斷訊號等經驗，便可以讓許多新鮮人更快、更有效率學習這些現象代表的意義。

利用感測器偵測加工時的刀具狀況變化，並做到機器觸覺的大數據蒐集，再透過數據的模型建立，才能真正做到減少人力、降低成本，還能有效地進行經驗傳承。

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參考資料：馬森科技