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結合卷積神經網路與遞歸神經網路預測刀具健康度

為了解決捷運運量排名2021的問題，作者鐘才淵 這樣論述：

　　工業4.0旨在推動智慧化與自動化等概念，並導入物聯網、人工智慧、大數據等現代相關資訊技術，為此台灣政府也積極對於傳統產業進行輔導與轉型工作，現今台灣傳統產業人才斷層嚴重，關於精密零件產品品值以往皆由資深師傅判斷，且判斷依據不一，新一代技術人員無法得知加工刀具之磨耗狀況，導致產出產品精度不合格之不良品；因此為了提升傳產數位能量，經由數據導入智慧化與自動化是不可或缺的關鍵。　　本研究將以個案公司-歐權科技為例，改善其成品良率不佳、製造現場回饋能力不足等問題，藉由個案公司刀具視覺檢測儀進行數據收集與判斷刀具磨耗程度，因此本研究將利用個案公司所提供之刀具視覺檢測儀來量測刀具磨耗與使用情形，並記錄

刀具於加工機加工完後之刀長、刀徑等數據，而為了能夠預測刀具的使用壽命、刀具健康度，因此本研究特地鎖定於同一種加工料件材質－「轉塔」上使用三種加工刀具進行加工時的各種量測數據進行分析，即可透過數位化方式跳脫以往由加工機操作員以目視、觸摸方式進行判斷換刀依據。　　本研究使用長短期記憶神經網路(Long Short-Term Memory ,LSTM)作為迴歸分析(Regression Analysis)模型來預測未來的刀長、刀徑變化，將歷史數據輸入至神經網路模型後，學習出刀長、刀徑隨著使用時間而磨耗的變化曲線，對接下來的刀長、刀徑進行預測，當預測長度低於設立的門檻值時，便可知道此把刀具將會於下一次

使用中到達使用壽命。