cnc macro程式的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

神經網路疊代收斂性分析與智能化預測加工品質及砂輪壽命

為了解決cnc macro程式的問題，作者吳俊賢 這樣論述：

近年來因少子化的關係導致勞動人口下降，以至於出現人力成本上升的現象，因此許多工具機大廠紛紛朝向智能化工具機的方向發展，以此來提高製程效率與加工品質，並藉由開發無人化智慧工廠來因應目前人力短缺之情況，然而追求高精密加工的情況下，國內外針對智能化工具機之研究還是以車床與銑床作為主要主題，然而大多精密零件於最後一道製程皆為研磨加工以此來獲得較高精度的表面品質，因此如何保持砂輪的銳利與工件品質為重要之議題，故本研究針對CNC平面磨床開發一套智能化加工品質與砂輪壽命系統，能夠提供操作者能即時得知砂輪壽命與工件表面精度之情形，可將其分成三大部分進行探討，第一部分為使用霍爾感測器與加速規擷取研磨加工時的主

軸負載值與振動之時域訊號，將時域訊號透過均方根、核心尋峰演算法與無因次化處理得到其加工時的關鍵數據，並於加工後經由非接觸式表面粗糙度量測儀進行工件表面粗糙度的量測；第二部分為使用倒傳遞類神經網路將異質感測器訊號與研磨參數作為神經網路的輸入層，工件表面粗糙度值為輸出層進行加工品質預測模型的建置，並透過試誤法找出最佳神經網路結構、學習效率以及學習次數，最後在探討最陡坡降法、Adagrad、RMSProp、Momentum與Adam五種疊代演算法之計算原理和學習效果之差異；第三部分為砂輪壽命預測系統，由無因次化負載訊號與表面粗糙度之關係找出其最佳的修砂時機，再將此無因次化負載值作為砂輪壽命終了之百分

比，於加工的過程中即時量測主軸負載並預測砂輪壽命，以保持砂輪與工件為最佳狀態。由無因次化主軸負載值與工件表面粗糙度分析結果，觀察當高於穩定負載值9.4%後工件表面粗糙度度急遽上升，故將其作為砂輪壽命終了之條件，而在最陡坡降法、Adagrad、RMSProp、Momentum與Adam五種疊代演算法之加工品質預測系統中，其工件表面粗糙度預測誤差百分比分別3.7%、3.1%、4.6%、3.7%、3.7%。

基於2D影像優化磨削輪廓路徑之智能磨床開發

為了解決cnc macro程式的問題，作者姚冠延 這樣論述：

在智能化與無人化技術高速發展的情況下，世界各國在精進工業技術上都以能夠達到智慧工廠與相關技術為核心發展目標，近年來我國工業在科技發展下在工業4.0上已有大幅的突破，隨著國內少子化的情形越來越嚴重，導致勞動人口降低大幅增加企業人力成本，現今加工廠都需要有經驗的技師操作工具機，而人為操作可能會因為受到各種因素影響而導致失誤，在智能化工廠之技術發展下可以有效解決人力短缺之與人為操作的風險。在講求高度精密加工的情況下，使得磨床的相關技術也顯得越來越重要，磨削加工應用的增長幅度遠超過其他傳統加工方法，並深知提升磨床加工效率與降低操作難度是相當重要的，在國內外磨削加工中，以傳統往復方式研磨工件通常都會存

在加工效率低落的問題，由於在實際加工情況下工件胚料的外形千變萬化，以傳統方式路徑研磨工件時無法隨著工件外型變化加工路徑，導致以傳統矩形路徑研磨工件的方式容易導致大部分的磨削路徑是屬於空跑狀態，因此如何讓機台自行判斷優化之加工路徑進行磨削為新興課題，故本研究針對CNC磨床提出以機器視覺的方式對平面磨削加工路徑進行優化，以達到提升平面磨削加工效率並簡化操作方式，使用機器視覺替代部分人為判斷。本研究論文主要可以分為四部分探討，第一部分為將工業相機架設於主軸側邊隨著工件高度的設定移動主軸使拍照高度穩定，並架設白色LED條狀光源於機台Z軸方向，利用電磁鐵反光的特性，使床台產生近似背光照明以凸顯工件胚料輪

廓，並以工業相機進行影像擷取；第二部分為使用EmguCV影像處理函式庫將擷取到之工件輪廓影像進行濾波、Otsu二值化與邊緣偵測計算工件邊緣像素資訊；第三部分為利用所擷取的邊緣資訊與本研究平面磨削加工路徑生成邏輯，依據設定之加工參數篩選出所需要的加工路徑點；第四部分為利用建立在控制器中平面研磨Macro動作模板，依照平面磨削加工邏輯套用影像系統所篩選的加工路徑點，使其能夠自動依照工件輪廓進行加工，達成機器視覺整合與CNC磨床當中。實驗結果顯示，在光源穩定之情況下利用工業相機擷取工件輪廓之尺寸誤差在3.5%內；以本研究所生成之路徑與傳統平面磨削路徑相互比較，依據所加工的工件胚料輪廓不同，能夠縮減總

路徑長度49.26%至7.5%，本研究與傳統平面磨削方式相比能夠提升加工效率，並且達到簡化整體操作之目的。