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工业机器人发展催生行业新需求!

从工业机器人的分布来看,汽车和电子电机制造是两个主要的应用领域,约占整个市场的30%,而主要的使用场景是搬运、焊接和装卸。然而,除了由于缺乏工作而对自动化的需求增加外,工业机器人在人工智能和传感技术的附加值下带来了扩展功能的新能力,这与以往的操作规则性任务不同。

在上游产业中,无论是传统的工业机器人还是最先进的协作机器人,都依赖传感器采集的数据来建立更好的机器学习(ml)和人工智能(ai)模型。利用这些模型,工业机器人可以在各种动态和现实环境中进行实时决策和导航。ml/ai系统为机器人传感器提供关键数据。现在传感器可以融合机器人采集的数据,使机器人具有越来越好的感知和意识。

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ml有两个主要部分:训练和推理,整个过程可以在完全不同的处理平台上执行。训练通常在桌面或云端离线进行,包括将大数据并入神经网络。训练阶段是在部署时已经有一个经过训练的人工智能系统,可以执行特定的任务,例如调查装配线上的瓶颈。

应用感知和智能感知对于机器人来说是非常重要的,因为为这些系统,特别是ml/ai系统提供关键数据的传感器的性能对于机器人实现高效性能非常重要。尽管工厂的绝大多数工作仍由人工完成,但工业机器人将取代人类的一部分工作,实现工厂的自动化生产。

因此,具有认知学习能力和自适应能力的智能机器人可以根据行业需求设计特殊的功能,以适应复杂的工作场景,从而将其应用天线扩展到更多新兴的行业应用。

同时,在大批量生产模式的时代,为了最大限度地提高生产效率,节约人工成本,如上下料重复性高,或机床工作繁重危险等,一般都会指派工业机器人操作,主要适应各种情况。如数量大、重复性强或工件重等。这是上下料机器人的常见应用。

然而,由于这些机器人大多执行重复性任务,任务设置简单,其运动路径和取放动作必须设计成固定模式,因此在等待夹紧和放料前,通常需要额外的人力来整齐地安排材料。加料,这也是目前加料和卸料应用的灵活性。足够了,希望能够改进。

简而言之,自动装卸只解决了一半的问题。与人类相比,机器人很难从容器中提取随机排放的零件并准确地放入机器中。为了改善这一应用缺陷,市场积极发展随机拣仓技术,将人工智能和三维视觉相结合,对物体进行位置、姿态和摆放顺序的识别。它可以通过人工智能自动提取路径和放置动作,因为工件可以在没有事先安排和安排的情况下被识别出来。因此,它可以有效地提高许多工厂的生产效率。

在下游的金属加工行业,与焊接机器人的普及相比,打磨抛光工艺仍然严重依赖手工操作。由于孔、面等水五金产品形状复杂,难以实现自动化进口。但是,目前国内水上五金行业在研磨抛光过程中的缺位越来越严重,促使市场对研磨抛光机器人的需求增加,并借助三维视觉和虚拟现实集成系统,对机器人进行研究。具有复杂的磨削和抛光路径要求,可以降低路径生成的难度,并实现。处理稳定性。

值得注意的是,除了汽车、电子电机和机械金属加工行业是主要的应用领域外,国际产科研究所、工业与研究所的分析师黄忠澳门观察到,在工业和科学研究领域,机器人的装机容量在纺织、制鞋、食品加工等高新技术产业也在不断发展,并逐步向自动化、智能化方向发展。


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