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國立臺灣科技大學 機械工程系 林清安所指導 賴以衛的 以3D深度學習及點雲匹配技術進行機械手臂自動化複雜零件分類 （2021），提出epson機械手臂關鍵因素是什麼，來自於3D CAD、點資料處理、深度學習、隨機取放、機械手臂。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 機械工程系 林清安所指導 張仁智的 以機械手臂進行複雜幾何零件之自動化夾取 （2020），提出因為有 夾取點分析、機械手臂、點雲資料匹配、3D CAD的重點而找出了 epson機械手臂的解答。
epson機械手臂進入發燒排行的影片
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以3D深度學習及點雲匹配技術進行機械手臂自動化複雜零件分類
為了解決epson機械手臂 的問題，作者賴以衛 這樣論述：
以機械手臂進行零件分類是自動化生產線的主要工作之一，利用結構光掃描器搭配AI深度學習及點雲匹配技術，可快速辨識產線上各個零件的類型，並自動計算每個零件的拾取資訊，然而，隨著零件類型、數量及幾何複雜度的提升，深度學習的數據準備作業將耗費大量時間，且以越複雜的零件進行點雲匹配時，其匹配的誤差也會隨之增加。為克服此等問題，本論文以點資料處理技術對零件的點雲進行處理，改善數據準備耗時及點雲匹配誤差的問題，據以開發一套「複雜零件隨機夾取/分類系統」，達到自動化零件分類之目的。本論文透過對零件之掃描點雲進行一系列濾波、分割及資料集擴增處理，由少量掃描點雲自動化產生大量點雲資料集，藉以進行深度學習的訓練，
於自動化作業現場快速判別零件種類；接著以RANSAC搭配ICP法進行零件的3D CAD模型與其掃描點雲的精準匹配，將事先分析CAD模型所產生的夾取資訊轉換為零件實際擺放的夾取資訊，並依零件辨識結果及其座標轉換，以機械手臂完成零件的夾取與分類。本論文除了詳述如何以點資料處理技術建構深度學習辨識模型及達到點雲之精準匹配，也簡述如何以3D CAD模型求取零件夾取資訊，最終以多種不同幾何特性的複雜零件驗證所提方法的可行性及所開發系統的實用性。
以機械手臂進行複雜幾何零件之自動化夾取
為了解決epson機械手臂 的問題，作者張仁智 這樣論述：
隨著科技的發展與人力成本的上升，許多自動化生產線皆以機械手臂完成產線上的應用。不斷改良的感測器技術以及立體視覺的開發，使機械手臂的應用越來越彈性化，以零件隨機拾取為例，當零件任意放置於工作面上，利用結構光的技術可以獲得零件所在位置的點雲資料，透過點雲資料的處理可求取零件的夾取點。然而，當點雲資料不充足且零件幾何較為複雜時，以殘缺的點雲判斷夾取點，夾爪下爪時可能產生干涉。為了解決此問題，本研究提出以零件的 3D CAD 模型自動化求出零件的夾取點，改善因點雲資料不充足，而無法獲得適當夾取點之情形。本研究主要是利用 3D CAD 模型的幾何資訊，以射線法進行夾取資訊的分析，並建立一套干涉檢查系統
，以避免夾爪與零件間的干涉。接著透過特徵匹配將 3D CAD 模型的點雲資料與掃描的點雲資料進行匹配，以利 3D CAD 模型的夾取資訊轉換為零件實際擺放於工作台上的夾取資訊，並根據實際的工作環境求得一組離零件重心最近的夾取點，最終以機械手臂完成零件的拾取與分類。本論文除了詳述如何以 3D CAD 模型求取夾取資訊，也簡述處理點雲資料的演算法，最終利用多種不同幾何特質的零件驗證本分析系統的實用性。關鍵字：夾取點分析、機械手臂、點雲資料匹配、3D CAD