应用于纺织业的机器人以3D视觉作为导引

全球服饰产业汰旧换新速度加快，连带上游制造商也面临短交期压力，纺织产业也因此借由自动化的导入提高生产效率。然而过去成衣厂因为工序复杂，人力 *** 作虽能够保有d性，但也拉长 *** 作时间，面对产业需求，市场上现在也出现结合3D视觉导引的机器手臂，将原有分站式打样流程整合成一站式 *** 作，并同时结合抗反光技术，消弭机器视觉在打样过程中受反光而影响识别精度。机器手臂能够辅助成衣业者在少量多样需求下达到快速打样，预估最快1个工作天就能完成。

工研院智慧微系统中心研发组长邱以泰表示，现在的纺织厂进行成衣打样主要还是靠人力，由于人力 *** 作会衍生视觉疲劳、专注度降低或个人手法的问题而导致质量下滑，为了降低废品，因此有些成衣厂光是打样一种布料，就分为多道工序，例如将裁、缝直边或圆边等工序区分开来，各司其职。

由于工序复杂，全数采用人力将导致打样流程动辄需要7-10个工作天，对诉求短交期的纺织供应链来说，难以符合需求。而面对纺织业者的生产痛点，能够取代部分人力 *** 作的机器手臂可望进一步进驻成衣厂改善现有打样流程，举例来说，现在工研院已有协助纺织大厂宏远兴业导入结合3D视觉导引的机器手臂，将原有分站式打样流程整合成一站式 *** 作，辅助业者在少量多样需求下，达到快速打样。

不过，邱以泰表示，视觉导引难免会遇到反光问题，有的成衣业者使用压克力或金属材质的模板固定布料时就会影响机器手臂的精度。工研院为此也进一步开发出能够抗反光的3D视觉导引机器人，将抗反光技术整合在同一颗3D镜头中，能够降低平滑表面对3D视觉的反光阻碍。

工研院表示，未来引进这个技术，可避免机器视觉受打样金属模板反光影响，有效率实时定位布料位置与缝份路径，预估打样最快1个工作天即能完成，可节省超过50%人力。