機器手臂一直是多數人對工業自動化領域的印象圖騰，不過目前的主要應用領域多以汽車、半導體元件等重工業或高精密製造業為主，透過高重量負荷、高速與高精密技術，彌補作業人員生理上的不足，提升生產線效率，近年來智慧化成為製造業的重要趨勢，在智慧製造概念下，製造現場對機器手臂的設計要求，將不只於精度與速度，人機共工、與周邊自動化設備的整合、彈性化運作，將成為下一世代機器手臂的設計思維。

人機共工取代無人工廠

在人機共工部分，現在智慧製造已開始走向以人為本的思考方向，以歐美大廠為例，現在早已不再只是研究於怎麼開發成無人工廠，反而更聚焦於人跟機器間該如何互動與搭配才能有效提升效率，在未來的工廠中，工業機器人將會扮演重要角色，設置於產線中的機器手臂，與作業人員共工的機率相當高，因此如何避免人員為機器所傷，就成為重要設計。

工業機器手臂大致可以分為6種，包含水平關節型（SCARA Robot）、並聯型（Parallel Robot）、直角坐標型（Cartesian Robot）、大型垂直關節型（Articulated Robot）、輕量型垂直關節型（Articulated Robot）和雙臂型（Dual-Arm Robot），其中SCARA Robot有3個旋轉關節，其軸線相互平行，在平面內進行定位和定向，另一個關節是動關節，用於完成末端在垂直於平面的運動，在平面運動上具有順從性，而在Z軸方向有較好的剛性，適用於裝配工作，並聯型機器手臂以Delta Robot為大宗，這種手臂在基座上有3個馬達，用萬向接頭接到移動台上，其關鍵為移動臂在機構上的設計，會保持移動台的水平方向，多應用在食品包裝線，由外包裝到內包裝皆都有廣泛使用，直角坐標機器人的特色則是結構簡單且成本低廉，可靈活組裝成單軸到多軸的機械手臂，或作為專業自動化機械中的直線定位系統，多應用於點膠、射出成形、噴塗、搬運、上下料、裝配等工業流程。

圖1 : 視覺與手臂整合，讓產線作業效率更高。（Source: IDS）

關節式多軸手臂是現在工業機器人的主流，分類方式多以抓取重量區分，20kg以下為小型、20kg～60kg為中型、60kg～300kg為大型、300kg以上為重型，關節式多軸手臂本身機體已有相當重量，若再加上抓取的物品重量與手臂的動作速度，所產生的質量非常大，作業人員與之碰撞，受傷的機率極高，近年來工安意識抬頭，多數廠商推出關節式多軸機器人的安全設備。

目前機器手臂的安全設計主要可分為圍籬與感測兩種方式，圍籬則可分為實體與光柵兩種，實體圍籬以金屬製成隔板或網狀，阻絕人、物的進入，另一種則是以紅外線作為光柵，若有人員進入阻斷紅外線，則機器手臂會自動停止，感測模式則是在機器手臂上內建感測器，感測器業可分為兩種，一種是力道感測器，這幾年在機器手臂領域快速竄起的協作型機器人，就內建此類感測器，當機器手臂與人體接觸，處理器就會判斷碰觸力道的強弱，減緩機器手臂速度，另一種應用的感測器是ToF（Time of Flight；飛時測距）感測器，這種技術是透過紅外線的反射時間判斷距離，過去主要應用於消費性產品，如智慧手機拍照的對焦或掃地機器人對障礙物的判斷，現在已有廠商將之設計在機器手臂，依據人體與機器手臂的距離，調整手臂的速度。

眼手協調讓效率倍增

以人機共工的安全設計之外，與周邊自動化設備整合和彈性化運作的兩種設計概念，都是為了提升產線的速度與良率，整合周邊自動化設備部分，整合的技術目前主要以機器視覺為主，過去的機器手臂多需與產線設備配合，兩者精準對位，機器手臂的精度才能浮現，後來有廠商在手臂內建置感測器，不過單一感測器會因為受限感測原理限制，產生空間、角度、距離與精確度等空間感測差異，而設置過多感測器也會有成本與處理負荷問題，這幾年開始有廠商將機器視覺與手臂結合，經校準後讓眼手協調，有效優化機器手臂的效能，尤其是與長景深辨識的影像感測器整合，可以針對影像感測器取像範圍的空間進行大幅度的空間深度測定，取得數據後在於動作控制端進行操作範圍限制。

圖2 : 機器手臂的相互連結與共工，是彈性化生產的重要設計。（Source: Industia & MAS）

長景深的視覺判別，可以讓機器手臂的動作更靈活，這幾年的各國的自動化展覽既可以看到，多數系統整合商推出這類型產品，攝影機先行判斷出物件的位置、角度、高低等數據，經由後端處理器運算，再將控制指定傳送到機器手臂，機器手臂以適合的方向與角度抓取物件，與過去未與機器視覺整合，需要多一道將物件排列整齊的工序相比，經整合過的作業模式無疑更具效率。

會攜手合作的機器手臂

彈性化運作設計則是智慧製造的最高體現，不但所有的智慧化設計必須到位外，機器手臂本身還須具有一定程度的AI能力，現在機器手臂在生產線上的運作模式，在上線前都已設定完成，以汽車製造為例，車體焊接、組裝、噴漆等都有專用的手臂，而這其中每一環節都由數隻機器手臂合力，在智慧製造體系下，生產線上的所有設備都有通訊功能，通訊功能不只是上下系統的垂直互通，設備與設備之間也會有橫向的數據傳輸，設備可以相互掌握彼此狀況，並有一定的智慧對應能力，在正常運作下可自行協調出最佳運作模式，若有某具手臂故障，系統除了立即通報管理人員外，其他手臂也會立即接手故障手臂的部分工作，讓產線不至於立即停擺，這種模式過去被認為遙不可及，不過在AI技術的成熟下，以並非不可能，尤其是近期多家工業電腦廠商已開始推出邊際運算（Edge Computing）的工業物聯網底層產品，其特色就是讓第一線的製造設備具有一定程度的運算功能，目前這類型產品雖以馬達、空壓機等為先期主要應用目標，不過若要擴大範圍將之整合到機器手臂也非難事。

從整體發展來看，未來機器手臂除了在速度與精度兩方面持續提升外，智慧化也會是下一階段的設計重點，過去幾年製造業者導入機器手臂的動機，主要是因應勞工短缺與高昂的人力成本，工作內容與原有的人力相去不遠，未來機器手臂必須有更進一步的功能，完成人力無法完成的工作，方能讓製造系統落實智慧化願景，讓製造業進入下一世代。

**刊頭圖（Source: CDC）