แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

The design and development of robotic arms to assist in manufacturing processes using machine vision techniques
การออกแบบและพัฒนาแขนหุ่นยนต์เพื่อช่วยในกระบวนการผลิตโดยใช้เทคนิคแมชชีนวิชชั่น

Organization : Kasetsart University. Faculty of Engineering
Email : lapitch.polsan@electrolux.com

Organization : Kasetsart University. Faculty of Engineering

Organization : Mahidol University. Faculty of Engineering
ThaSH: Manipulators (Mechanism) -- Design.
ThaSH: Image processing.
ThaSH: Computer vision syndrome.
LCSH: Robots, Industrial.
Abstract: This article presents the design, development, and prototyping of a dual-arm robot equipped with a camera for visual perception. The dual-arm robot is designed to replicate human-like activities, including object sorting, picking up items, examining objects for decision-making, and performing other tasks typically reliant on human decision-making processes. The study employs the camera-equipped dual-arm robot to autonomously detect objects with varying positions and orientations. The system can select objects based on predefined models or specific characteristics and examine object quality. This research includes two main components: the creation of two independent 6-axis articulated robot arms using 3D printing and the development of a perception program in Python. This program utilizes machine vision techniques and image processing with Convolutional Neural Network (CNN) and the OpenCV library for the robot's response in sorting tasks, based on the position and direction of the object. These techniques dete mine the coordinates of contours, which are crucial for object detection. Control is facilitated through a Graphical User Interface (GUI) on the Raspberry Pi 4 microprocessor board and Arduino microcontroller board via I2C communication, managing the stepper motors' rotation degree and direction for each joint of both robotic arms. Based on the research findings, it is recommended to use both robotic arms for gripping workpieces with tolerance coordinates. For the x, y, and z positions, a deviation of 3±1.22 centimeters is recommended, with a mean range of –1 to 1.125 centimeters for the x, y, and z axes. For orientation angles, a compensation value of –7±11.5 degrees is suggested, with a mean range of –3.65 to 0 degrees during gripping."
Abstract: บทความนี้เป็นการนำเสนอการออกแบบพัฒนาและการสร้างต้นแบบแขนกลคู่ร่วมกับกล้องเพื่อการรับรู้ที่เป็นการมองเห็น โดยมีลักษณะการทำกิจกรรมคล้ายมนุษย์เพื่อใช้การคัดแยกวัตถุ หยิบจับและการตรวจสอบวัตถุที่พิจารณาหรือ กิจกรรมอื่น ๆ ซึ่งใช้มนุษย์ในการตัดสินใจเป็นหลัก โดยทำการศึกษาการใช้กล้องกับแขนกลคู่ในการตรวจจับวัตถุที่มีการวางตำแหน่งและทิศทางที่เป็นอิสระโดยสามารถคัดเลือกวัตถุตามรุ่นหรือลักษณะที่สนใจและการตรวจสอบคุณภาพหรือโดยส่วนประกอบสำคัญสองส่วนคือการสร้างแขนกล แบบอาร์ติคิวลาต 6 แกนอิสระ (Articulated Robot Arm) สองแขนที่สามารถทำงาน โดยอัติโนมัติ ด้วยความสอดคล้องกัน โดยการสร้างส่วนประกอบของแขนกลด้วยการพิมพ์แบบ 3 มิติ (3D Print) และการสร้างโปรแกรมเพื่อการรับรู้ (Machine Vision และ Image Processing) ของแขนกลในการตอบสนองในการคัดแยกวัตถุและตำแหน่งทิศทางของวัตถุ (Objective Detection; Convolutional Neural Network หรือ CNN และ Co-ordinates of Contours; Opencv Library) ด้วยการใช้งานผ่านการแสดงผลทางสัญลักษณ์ Graphical User Interface ด้วยภาษาไพธอน (Python) ใช้งานผ่านบอร์ด ไมโครโปรเซสเซอร์ราสเบอร์รี่พาย 4 (Raspberry Pi 4 Microprocessor Board) และบอร์ดไมโครคอนโทรล เลอร์อาร์ดูโน่ (Arduino Microcontroller Board) ที่ผ่านการสื่อสารแบบ I2C เพื่อควบคุมชุดขับด้วยการควบคุมหมุนองศาและทิศทางของสเต็ปเปอร์มอเตอร์ (Stepper Motor) ของข้อต่อแต่ละข้อของแขนกลทั้งสอง จากผลการวิจัยพบว่า แนะนำให้ใช้แขนกลทั้งสองในการจับยึดชิ้นงานที่มีพิกัดความคลาดเคลื่อน สำหรับตำแหน่งแกน x, y และ z แนะนำให้ใช้ค่าเบี่ยงเบน 3±1.22 เซนติเมตร โดยมีช่วงค่าเฉลี่ยกลางอยู่ที่ –1 ถึง 1.125 เซนติเมตร สำหรับมุมการหมุนแนะนำค่าชดเชย –7±11.5 องศา โดยมีช่วงค่าเฉลี่ยกลางอยู่ที่ –3.65 ถึง 0 องศาระหว่างการจับยึด"
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง
Address: กรุงเทพมหานคร
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2568
Modified: 2568-08-21
Issued: 2568-08-21
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : วารสารวิชาการพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. ปีที่ 35, ฉบับที่ 3 (ก.ค.-ก.ย. 68), หน้า 1-20.
tha
©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 atc_68_350307.pdf 5.04 MB3 2025-12-22 14:56:02
ใช้เวลา
0.038941 วินาที

Lapitch Polsan.
Title Contributor Type
The design and development of robotic arms to assist in manufacturing processes using machine vision techniques
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Lapitch Polsan.;Withit Chatlatanagulchai.;Sathit Wanwanitchai.

บทความ/Article
Withit Chatlatanagulchai.
Title Contributor Type
The design and development of robotic arms to assist in manufacturing processes using machine vision techniques
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Lapitch Polsan.;Withit Chatlatanagulchai.;Sathit Wanwanitchai.

บทความ/Article
A comparative analysis of supervised machine learning algorithms for fault prediction in automotive suspension systems
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Pachara Juyploy.;Withit Chatlatanagulchai.

บทความ/Article
Sathit Wanwanitchai.
Title Contributor Type
The design and development of robotic arms to assist in manufacturing processes using machine vision techniques
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Lapitch Polsan.;Withit Chatlatanagulchai.;Sathit Wanwanitchai.

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 14
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 1,694
รวม 1,708 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 118,104 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 615 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 544 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 97 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 41 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 19 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 12 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 7 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 2 ครั้ง
รวม 119,441 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.87