工业1.0和2.0时代，当你走进一家电子厂，人们就会看到一排排的工人在做组装、贴标或质检等重复性劳动作业。 　　如今，在许多现代化工厂中，工人已经成为流水线负责检验的“配角”，工业机器人取代了繁重的手工劳动，电子信息技术的广泛应用大大提高了生产的自动化水平，从而行业进入了3.0时代。 　　然而，传统工业机器人大多通过示教再现或预编程实现各种简单操作，极大地限制了机器人的应用。如果机器能像人类一样，可以根据产品的亮度、颜色、表面特征、位置等信息进行相应的操作，显然可以进一步解放生产力，完成柔性制造。这一切的前提是为机器人安装“眼睛”，也就是“机器视觉”。 　　从某种意义上说，机器视觉是赋予工业机器人智能，帮助整个产业从3.0时代走向4.0时代的关键环节，为智能制造的落地打开了“新窗口”。 　　与人眼相比，机器视觉具有效率高、精度高、永不疲劳等明显优势，因此被广泛应用于工业制造的各个方面，如装卸过程中通过机器视觉进行定位，引导机械臂准确抓取；例如，在自动包装领域，识别物品数量并跟踪数据；比如对一些精度较高的产品进行分类和缺陷检测，也是目前机器视觉应用最广泛的环节，代替了大部分的劳动。 　　我们以汽车轮毂的分类/分割场景为例：轮毂作为轮胎的骨架，在汽车零部件中起着重要的作用，根据直径、宽度、成型方式、材料等有很多种。 　　从制造的角度来看，汽车轮毂大部分都是铸件，铸造后就要完成。枢纽类型有上百种，不同类型要选择不同的加工路线、加工机具。要在自动化生产线上实现多品种混流生产，首先要完成的就是轮毂类型的识别。另外，轮毂的质量直接决定了车辆在行驶过程中的安全性能。但由于工艺参数和冷却系统的影响，容易产生气孔、缩孔、气孔等内部缺陷。为了确保产品质量，缺陷检测/分割也至关重要。无论是轮毂分类还是分段，这些任务前期都是人工完成的，流水线不断的进行，所以工人的休息时间并不短。在高强度、长时间、长时间紧张的工作条件下，工人容易感到疲劳，在工作中不可避免地受到情绪波动、注意力不集中、疏忽大意等因素的影响，导致分类/分段工作的速度、稳定性和准确性无法保证。 　　基于上述痛点，越来越多的机构开始探索自动甚至智能的轮毂分类/分割方案。 　　自动枢纽检测场景。 　　先来看看枢纽拆分场景。x射线无损检测是目前检测轮毂内部缺陷的最佳方法。具体来说，就是将初步成型的毛坯轮毂通过机电系统送到引线屋后，可以在不同的区域进行多次成像，可以完整的检测出整个轮毂。 　　为了替代传统的人工检查，部分企业采用半自动检查方式，即将轮毂的运行过程提前设定在下位机中，每个零件的成像过程不需要人工干预，检查人员只需观察零件的X射线图像即可确定产品质量；而且企业已经在上位机中设置了轮毂缺陷检测的相关参数，整个过程自动完成，无需人工干预。在全自动检测过程中，轮毂缺陷的自动分割算法起着至关重要的作用。 　　纵观枢纽分类场景，目前很多高校都提出了基于机器视觉的分类算法。 　　东北大学提出了一种基于机器视觉的汽车轮毂识别系统，该系统根据实验选取了轮毂中心是否有孔洞、轮毂边缘区域孔洞数量、轮毂半径、轮毂面积和旋转不变性五个特征，并通过投票分类器对提取的特征进行分类。与传统方法相比，可以取得更好的效果，但缺点是先验信息太多，手动选择明显特征费时费力。而且由于提取的特征较少，对结构复杂的枢纽识别性较差，结构相似的枢纽难以区分。 　　中国北方大学提出了一种基于OpenCV和MFC平台的hub分类技术，与传统的识别方法相比节省了时间，但由于形态学处理的破坏，泛化程度较低。南京信息科技大学提出了一种基于统计模型的枢纽分类方法，利用背景去除、形态学处理、局部二值化和边缘提取算子等多种方法提取特征，可以进一步提高分类精度。然而，能够成功识别和分类的集线器类型很少，检测方法非常耗时. 　　通过以上分析，我们可以知道，机器视觉解决方案的部署是一项非常复杂的任务，涉及到很多专业技术和人才，会耗费大量资金，涉及到大量的试错。制造商很难自行开发这样一套解决方案。厂商如何快速掌握机器学习的“秘密武器”？与无锡新捷电气股份有限公司（以下简称“新捷”）联合推出了一套基于深度学习的轮毂分类/细分解决方案，为轮毂检测行业提供了新思路。 　　基于小号自主研发的新一代机器视觉应用开发平台X-SIGHT VISION STUDIO Pro，厂商只需在软件中拖拽组件即可完成——的开发，无需编写代码，相当于直接将复杂的专业相机变成了“笨相机”，大大降低了用户上手的门槛。 　　该平台除了拥有图形化的界面，提供快速的应用开发环境，帮助用户快速上手、轻松创建典型应用外，还提供强大的图像分析能力，甚至具备自学习、自优化的能力，是一个不断进化、不断迭代的平台。得益于此，用户可以以更高的效率开发定制的大型项目，从而缩短R＆D周期和成本。 　　你可能会奇怪，为什么中国重汽的平台可以“简化”机器学习。在原有平台的背后，集成了英特尔OpenVINO和oneAPI加速解决方案。这些软件就像“催化剂”，为中国重汽的解决方案部署和模型加速提供了更高效的工具。 　　其中，OpenVINO Vision Tool Kit是一款面向高性能计算机视觉和深度学习应用的快速开发工具包。OpenVino Vision Tool Kit基于最新一代的人工神经网络，包括卷积神经网络（CNN）、循环网络和基于注意力的网络，可以跨英特尔硬件扩展到计算机视觉和非视觉工作，从而最大限度地提高性能，展示高性能AI和深度学习推理下属从边缘到云的加速。这增强了我们产品的深度学习神经网络推理能力，帮助他们为客户提供更好的解决方案。OneAPI是一个跨行业、开放、基于标准的统一编程库，可以提供跨加速架构的通用开发体验，帮助中国重汽提升应用性能、工作效率和创新能力。 　　机器视觉场景复杂，因此英特尔开发了许多工具包来满足用户在各种工业场景中的需求，推广更多机器视觉的应用案例，为工业机器视觉的发展提供技术支持。 　　以智能制造为主导的工业革命4.0正在影响各行各业，工业机器视觉将是驱动未来产业数字化、智能化的重要动能。不仅汽车制造产业链在积极引入机器视觉解决方案，更大范围的工业领域也期望借助该技术实现数字化升级和柔性制造变革。

 　　两周前，造车的特斯拉突然成为机器人圈的热点。马斯克在特斯拉AI日结束时宣布特斯拉正在以鸡蛋的形式研发人形机器人，立即引起了人们的热烈讨论。马斯克提到，这款人形机器人最早将于2022年上市，从机器人行业的发展现状来看，这无疑是一个激进的目标。 　　上周，特斯拉公开招聘机器人相关岗位，包括机械工程师-执行器集成、机械工程师-制动齿轮设计、高级人形机电机器人架构师、高级人形建模机器人架构师。9月1日，特斯拉发布了与其人形机器人特斯拉bot相关的8个职位。特斯拉接连发布了几个招聘启事，真的很有务实的氛围。 　　马斯克的人形机器人制造计划能否如期完成，马斯克作为科技创新领域的顶尖领军人物，再次将智能机器人推向大众，引发了更广泛的讨论。机器人的发展现状如何？未来机器人需要克服哪些障碍？ 　　从想象到现实。 　　机器人作为人工智能的技术代表，也是目前所有先进技术中最特殊的技术。 　　事实上，“机器人”一词自诞生之日起就超越了科技范畴，进入了社会心理视野，成为近百年大众文化消费的主旋律之一。在几千年前的神话故事和文学想象中的机器人形象中，人们可以发现人类对机器人情感的变化过程。这也是人机关系形成的线索之一。 　　在古希腊和古罗马，原始机器人以活雕像和各种“神奇”机器的形式存在：只要往石狮身体和鹰头张开的口中扔8枚硬币，“圣水”就会自动从石兽的眼睛里流出。根据现代工程师的说法，当牧师点燃寺庙前的圣火时，寺庙的大门会“自动”打开。亚历山大的和龙和希腊时代的其他机械师制作的雕塑经常成为迷信和牺牲的偶像。 　　机器人“可靠性”的记录最早出现在著名的荷马史诗《伊利亚特》中。其中，荷马描述了一个金子做的女人帮助炼铁神赫菲斯托斯的故事。显然，现代工业机器人祖先的故事往往带有浓厚的神话传说色彩。与其说这是事实的记录，不如说这是人类的奇妙幻想。 　　在科技追逐人类想象力的历史进程下，美国西屋电气公司制造的家用机器人Elektro在1939年纽约世博会上首次展出。但是它只掌握了简单的语言，会走路会抽烟，不会代替人类做家务。 　　20世纪四五十年代，美国许多国家实验室对机器人进行了初步探索。1954年，美国的乔治查尔斯德沃设计制造了世界上第一台机器人实验装置，发表了文章《适用于重复作业的通用性工业机器人》，并获得了专利。最后，机器人从想象过渡到现实，开始发展。进入20世纪80年代后，随着计算机和传感器技术的发展，机器人技术已经具备了初步的感知和反馈能力，并逐渐应用于工业生产。首先，工业机器人开始在汽车制造业的流水线生产中大规模应用。随后，日本、德国、美国等发达国家开始在其他工业生产中使用机器人。 　　近年来，机器人行业取得了前所未有的“大跃进”，正朝着越来越智能化的方向发展。各种传感器获取的信息融合在机器人内部，使得机器人越来越有效地适应不断变化的环境，具有很强的自适应性、学习能力和自主功能。 　　随着劳动力成本和技术的不断提高，各国纷纷对制造业进行转型升级，出现了机器人替代人的热潮。同时，随着机器人技术的快速发展，服务机器人已经开始进入普通家庭的生活。世界上很多机器人技术公司都在大力发展机器人技术，机器人的特性也越来越接近有机生命。 　　工业机器人正在引领发展。 　　机器人是集机械、电子、计算机、传感器、控制技术、仿生学等多学科于一体的复杂智能机器。根据应用领域的不同，大致可以分为三类：工业机器人、服务机器人和特种机器人。其中，工业机器人占比最大，是智能制造产业发展的重要推动力。 　　在研究了现代工业制造的发展之后，就足以理解机器对制造业的意义了。1784年，蒸汽机的诞生成为第一次工业革命的里程碑，并得到了可靠的使用，从而产生了新一代蒸汽动力发动机，引发了第一次工业革命。 　　“科技产业化”将工业、技术和贸易结合起来，为工业时代的成功奠定了基础。同样，在今天，技术与工业化的结合也将推动新工业时代的发展。在以信息化、数字化为特征的新兴技术中，工业机器人的力量不容小觑。 　　工业机器人已经成为智能制造的关键环节。原因是，对于工业机器人来说，帮助解决制造过程中的问题是首要考虑的。换句话说，就像过去任何一次工业革命一样，工业机器人最大的贡献在于制造生产率的提高，而不是机器人本身的利润。 　　工业机器人的智能部分可以看到，——个任务以“代理”的方式分配到控制系统底层进行处理，传感器、视觉图像、逻辑控制和通信协同工作，在底层（或核心层）实现精简有效的控制系统。系统中的许多“代理”相互通信，产生了群体智能。 　　这种群体智能可以应用于各种生产活动，无论是不同的单一产品生产线，还是不同的生产规模，包括一些柔性生产线。将工业机器人应用于工业生产线，不仅可以提高生产效率，还可以改善工作环境，保证工人的生命安全，同时减少原材料的损耗，从而从源头上降低工业成本。对于中国来说，目前工业机器人的发展似乎如火如荼。工信部发布的《2020年1-12月机器人行业运行情况》显示，2020年工业机器人产量23.7万台，同比增长19.1％，创下我国工业机器人单年产量最高纪录。 　　国家统计局发布的信息显示，2021年1月和2月，我国规模以上工业机器人产量为4.54万台，同比增长117.6％，创下上年同期新高。机器人在中国制造业向“中国智能制造”升级中发挥着越来越重要的作用。 　　工业机器人的发展，根本上是由于技术进步的规模效应，带动了工业机器人价格的下降。在工业机器人发展初期，高昂的价格曾经是阻碍许多中小企业采购设备、建设智能生产线的主要因素。随着国产工业机器人带来的市场冲击、制造技术的进步和制造成本的快速下降，近年来工业机器人价格呈现出明显的下降趋势。 　　此外，在制造业中，劳动力成本不断增加，对劳动密集型行业影响显著。企业为了降低成本转向更经济的生产方式，机器替代成为大势所趋。与此同时，劳动年龄人口的减少和人口红利的消失也迫使工业发展。这意味着未来我国劳动年龄人口占比仍将处于较低水平，工业自动化发展迫切需要。 　　在多方面的影响下，工业机器人自然呈现出高速发展的趋势。 　　在机器人赋能所有行业之前。 　　机器人代替人工生产是制造业的重要发展趋势，是实现智能制造的基础，也是未来实现工业自动化、数字化、智能化的保障。尽管中国工业机器人在制造业和工业设施中的应用正在发生快速变化，但中国工业机器人在制造和应用方面与发达国家仍有很大差距。 　　从制造业的角度来看，工业机器人正在遵循以自动化为底层技术，进而走向数字化、网络化、智能化的过程。他们越往上走，就越需要芯片、软件和算法的帮助。即使2010年以来中国制造业产值已经超过美国，规模发展水平也比较高，但质量和效率都不高，还有很大的提升空间。 　　如今，发达国家的工业机器人制造已经进入智能化阶段，而我国还处于起步阶段。《第一财经》显示，国产工业机器人凭借性价比优势和渠道优势，在多个细分领域占据了国内大部分市场，但在关键技术、材料、零部件等方面与国际先进水平仍有一定差距。 　　在应用方面，发达国家的工业机器人已经有了一整套应用在工业生产线上的设备，使用工业机器人已经非常熟练，甚至不需要配备专门的工业机器人操作人员，而我国的工业机器人则需要配备专门的工业机器人技术操作人员来辅助操作。 　　工业机器人自19世纪20年代开始在日本流行，但截至目前，我国工业机器人发展仍处于初级阶段，面临向高端化转变、承接国际先进制造、国际分工等重大挑战。 　　行业的不断发展创新对员工提出了更高的要求，该领域人才供需失衡问题日益突出。在制造方面，伺服电机、控制器和减速器已经成为制约中国工业机器人产业的主要瓶颈，而中国在这方面的技术人才极度缺乏。在应用方面，相应的操作维护、系统安装调试、系统集成等工业机器人应用人才严重短缺。 　　种种迹象表明，机器人大规模进入生产生活不再是科幻电影中的幻觉场景，而是正在成为现实。以工业机器人为头，在克服重重障碍和壁垒的未来，机器人也将被赋予各种行业，焕然一新。

 　　1.数控机床和机器人的性价比很高。 　　为什么越来越多的企业选择数控机床和机器人？很多数控加工企业在引入机械手之前都会知道，无论是铰接式机器人还是桁架式机器人机械手，都可以用来搭建自动化加工生产线。然而，铰接式机器人早期的生产成本较高，在加工工业工件产品时往往存在很大的局限性，例如精度无法放大。数控机床机器人的制造成本相对较低，这类设备一方面可以满足不同产品的加工要求，另一方面在设备运行时，可以根据产品的实际加工情况合理放大产品的定位精度，从而展现出数控机床机器人的高性价比特点。 　　2.安全性高。 　　一方面，数控机床机器人的安全装置可以使机械手与相关数控设备紧密配合，完成一系列复杂工件的生产；另一方面可以提高设备的工作效率，同时也为设备的安全运行提供了更大的保障，保证了安全自动化运行。 　　3.数控机床和机器人操作出色。 　　为什么越来越多的企业选择数控机床和机器人？数控机床机器人能够自动加工相关工业产品的主要原因在于设备在运行过程中的高效率。一方面，机械手可以借助设备内部的各种装置高速直线运行；另一方面，其伺服电机可以在机械手运行时快速响应设备的运行轨迹。因此，数控机床机器人具有操作性好的特点。 　　4.数控机床机器人性能稳定，精度高。 　　数控机床机器人是一种高精度的工业设备。在设计中，机械手的性能往往要经过精确的测试和计算，所以生产出来的设备性能优越。由于前期设备生产工艺细致，数控机床机器人加工工业工件产品时误差的重复性极小。目前机械手的重复性误差可达0.02毫米左右，而定位精度可达0.01毫米左右，说明数控机床机器人的稳定性和精度都很高。 　　5.保证桁架机器人的质量。 　　在加工产品时，数控机床主要是在直角坐标系下操作产品。因此这类机械手的运动参数比较简单，不需要太多人参与操作，可以更大程度上避免太多的生产误差。这也是数控机床和机器人广泛应用于工业数控行业的主要原因。 　　为什么越来越多的企业选择数控机床和机器人？目前，工业机器人已在我国制造加工领域得到广泛应用。随着工业生产的多元化发展，对产品质量、生产效率和生产成本的要求越来越高。在制造业中，应用这种设备实现自动化生产，以满足这种要求。

 　　实际上，CCD机器视觉尺寸测量是基于相对测量法，通过溯源、倍率标定、自动提边、屏幕图像测量计算出实际尺寸。在精密测量中，放大倍数必须是35倍或更高，才能达到微米级精度。此时，视线宽度小于5毫米。对于大于5毫米的物体，必须结合位移分析读数和窗口测量。在对工业产品的精度和精密度要求越来越高的智能化、自动化行业，机器视觉系统是工业产品检测中非常高效的检测手段。今天，我们从三个方面介绍CCD机器视觉技术的原理和价值。 　　一、CCD机器视觉有哪些功能？ 　　1.定位功能：可以自动定位被检产品的外观特征。如果这些外观特征在检验过程中与数据库提供的图像坐标不一致，则可以判断产品有缺陷或有瑕疵。 　　2.测量功能：可以自动测量产品的外部尺寸，通过CCD摄像头从多个角度拍摄产品，测量产品的长度、宽度等基本数值。还可以根据不同的产品测量要求，通过增加CCD摄像头数量和调整角度，将测量精度提高0.001毫米，同时测量各种形状物体的尺寸。将数据库操作得到的相应尺寸与数据库中的固有数据进行比较，判断产品尺寸是否合格。 　　3.识别功能：可以自动识别产品的颜色、文字、图形，通过数据库操作判断被测产品上出现的图形、文字、颜色是否正确，从而判断被测产品是否合格。 　　4.检测功能：“可以自动检测产品上是否有特征，通过数据库操作判断特征。被测产品的这些特征出现了超出原有特征的新特征，从而判断被测产品是否合格。 　　二、CCD机器视觉检测系统应用流程： 　　1.首先，被检测物体靠近或移动到工业摄像机的视场中心，如果是，则向图像采集设备发送触发脉冲信号； 　　2.图像采集设备根据设计者预设的程序和延时向工业摄像机和照明设备发送启动脉冲，但有些工业摄像机和照明设备在系统开机时直接启动； 　　3.工业相机停止当前扫描，然后重新开始新的帧扫描；有时工业相机需要在启动脉冲到达前处于等待状态，而帧扫描在启动脉冲到达后开始。 　　4.如果使用的策略是曝光策略，在工业相机开始新的帧扫描之前，应该打开曝光控制系统，由程序或硬件根据你的实际需要设定曝光时间、曝光速度和曝光强度；       5.如果采用曝光策略，请使用另一个启动脉冲开启照明设备，尤其是保持启动时间与工业相机的曝光时间、曝光速度、曝光强度相匹配； 　　6.工业相机曝光后，一帧图像的扫描输出正式开始； 　　7.如果工业相机的输出是模拟信号，图像采集装置将对从工业相机接收的信号进行模数转换，将其数字化。如果输出是数字信号，将保存图像捕获数字信号；否则，图像捕获设备捕获的图像将被保存。 　　8.图像采集设备将图像信号发送到数据缓冲器，然后由处理器或计算机存储器处理并显示图像； 　　9.处理器或计算机处理、分析和识别图像，获得测量结果或逻辑控制变量，然后根据这些结果进行处理，以控制其他设备（如机械设备等）。完成相关动作并进行定位。纠正运动误差，剔除缺陷，如机械臂的正确定位和抓取，或剔除缺陷产品。

 　   现代农民将把最新技术应用到他们的农业中。对他们来说，技术是简化生产过程的必要途径，也可以获得更多的利润。 　　现在，农民可以在网上或家里附近买到任何东西。然而，在过去，他们需要乘公共汽车去其他地方看看，宾夕法尼亚州畜牧副主任格雷格说。普拉德解释道。“农民现在可以参考作物生长指令，通过Skype与兽医和营养师交流，获取实时气象数据，使用GPS操作大型设备，通过机器人操作所有业务。如今，又出现了一个新把戏。就是用机器人挤奶。” 　　“我的祖父在20世纪60年代是一名乳制品工人，他一直站在科学和技术的最前沿，”宾夕法尼亚州新哥伦比亚的埃斯伯恩农场的老板奥利瓦说。普拉德回忆道。这个农场离哈里斯堡只有70英里。 　　“我爷爷买下农场后做的第一件事就是在牛棚里做了一个新的挤奶管，这在当时是非常先进的技术。” 　　技术对奶农来说非常重要。但是和其他行业一样，技术也会随着时间而改变。“我用机器人挤奶没什么大不了的，但这种方式很不一样，体现了农民是如何使用高科技的。” 　　丰富的乳制品行业经验 　　普拉德农场60头奶牛的挤奶是由一个叫Lely的机器人完成的，这些奶牛似乎很喜欢这种方式。 　　用这种方式挤奶，不仅让奶牛乐在其中，还有其他几个优点：普拉德农场的机器人挤奶机由电脑控制，电脑根据奶牛脖子上的电子圈识别每头奶牛。电脑可以统计每头奶牛的产奶量和最后一次挤奶的时间。如果出了问题，普拉德可以从手机上的数据知道问题。 　　普拉特认为，用机器人给奶牛挤奶会让它们感觉更舒服，同时它们会有更多的灵活性，这样她就可以腾出更多的时间去做其他事情。Prade还可以通过电脑获得更多关于机械和农学的信息，这将提高生产率，降低劳动力成本。 　　普拉德农场的奶牛可以自己决定挤奶时间。它可以来到机器人面前，然后喂它一点食物（诱饵）。“奶牛的产奶量取决于它所需要的营养。与过去相比，我们现在有很多关于奶牛营养需求的信息。这是一个进步的地方，也是一个需要不断完善和改变的地方。”目前，普拉德的日产奶量为85磅。对于每头奶牛的营养配比，挤奶机器人会根据其日产奶量和平均产奶量制定合理的计划。所有这些都是激励普拉德使用机器人的原因。“奶牛满足它们的能量需求。如果它需要生产更多的牛奶，它需要吃更多的食物来满足它的牛奶产量。反之亦然。”普拉德说。如今，大多数乳制品行业都配备了专业营养师来指导他们。他们的任务是平衡营养比例，确保奶牛获得足够的营养。 　　LELY认识每头牛 　　谷仓里每头牛的脖子上都有一个独特的信号收发器。它可以记录奶牛每天走的步数和每天咀嚼食物的次数。根据这两个指标，我们可以知道奶牛是处于发情状态还是即将分娩。同时，它会让普拉德知道自己的健康状况。 　　她说：“每次我只需要去电脑查看反应堆上的数据信息。当我走向机器人Lely时，它的顶部有一个扫描仪。扫描反应堆后，我可以得到奶牛的所有信息。”比如22号牛需要产75磅奶，所以需要喂它6磅食物。机器人会根据它每天的产奶量给它喂食，每季度还会检查它的乳头。Lely会用红色激光检查乳头，会连续7天记录每个乳头的情况。此外，还能准确检测奶牛的乳脂和蛋白质含量。 　　机器人还会跟踪检查牛奶的颜色和温度，这是奶牛是否生病、乳头是否有感觉的重要指标。通过这些信息，我们可以帮助普拉德更好地管理奶牛的健康。 　　如今，想要彻底了解一头牛，普拉德只需要用手机查一些相关数据。系统会为她编制一份详细的牛图报告，如果发现一些异常，她会立即采取相关措施。“我会看看这些图标，以及趋势图，再翻到历史记录，看看以前的情况如何，现在和以前有什么区别？我们每年都会保留系统报告，这样我就可以随时对比。” 　　她所做的给她带来了更高的生产率和更好的牛奶质量。普拉德采用这种智能系统，每头奶牛将多挤出15磅牛奶。 　　“但这不仅仅是一个机器人，”她强调。“现在我们的牛棚和以前不一样了。目前的牛舍是为了让奶牛更舒适，更方便生产和活动。在老牛棚里，你必须亲自带领他们进出，喂饲料，并让送奶工专门进来。然后，一批牛完成了它们的任务，然后它们被赶出来，带到下一批。 　　“在新的牛棚里，他们可以为所欲为，而且他们非常自由。这大大提高了奶牛的舒适度，减轻了它们的压力。” 　　利用高科技改善食品质量和作物生长在宾夕法尼亚州的其他地区，农民也在使用高科技来简化他们的耕作方法。约书亚图雷，一个当地的谷物农场主。瑞德说。 　　瑞特有一台机器人拖拉机，他可以用智能手机控制。“不过，目前还不能完全确定这就是人工智能。至少现在还没有。我会带他去一个玉米地，然后他会按照指示去做。我也听说大型农场用了很多复杂先进的设备，但是我还买不起。我只是个小农户，目前不需要。”他坦率地说。 　　无论是机器人Lely在乳业贡献的巨大力量，还是拖拉机机器人提供的帮助，人工智能在人们的生活中不再陌生，农业需要它们，它们也会不断更新。

 　　焊接机器人是集计算机、人工智能、电子传感器等知识于一体的现代化自动化焊接设备。焊接机器人主要由机器人本体和自动焊接设备组成。焊接机器人很容易实现焊接产品的稳定和提升，可以实现24小时连续不间断工作生产，大大提高生产质量和生产效率，长期替代有害环境下的人工工作。直接使用电弧焊、电阻焊、气焊等焊接机器人进行焊接。 　　一、焊接机器人部件 　　1.执行部分：这是焊接机器人传递力或力矩，执行完成焊接任务的具体动作的机械结构。包括焊接机器人的身体、机械手臂、机械手腕、机械手等。 　　2.控制部分：负责控制机械结构按照规定的程序和要求的轨迹在规定的位置之间完成焊接操作的电子、传感器、电气元件和计算机系统。 　　3.动力源及传动部分：可为执行部分提供和传递机械能，动力源多为电动或液压。 　　4.工艺支持：主要包括送丝送气装置，机器人焊接电源等。 　　二、焊接机器人的自由选择 　　焊接机器人的手臂和手腕是基本的动作部件。任何设计的机器人手臂都有三个自由度，以确保手臂末端可以到达其工作范围内的任何一点。手腕的三个自由度是围绕空间上相互垂直的三个坐标轴X、Y、Z的旋转运动，通常称为滚转、俯仰和偏航运动。 　　购买和使用焊接机器人时，客户应考虑以下几个方面： 　　1、焊件的结构尺寸以中小型焊件为主，焊件的材质和厚度有利于点焊或气体保护焊。 　　2、待焊毛坯在尺寸精度和装配精度方面都能满足焊接机器人的工艺要求。 　　3、焊件的生产类型属于多品种小批量生产。 　　4、与焊接机器人配套的设备，如焊接定位器、自动焊接设备等，应能与焊接机器人在线协调，跟上生产节奏。

 　　如何选择适合自己企业的视觉检测设备？在近几个月的客服过程中，我们发现很多企业都有选择机器视觉检测的意愿，但是一直找不到如何选择适合自己企业的视觉检测设备的方向，因为视觉检测行业现在是一个新兴的行业，部分视觉检测制造企业采用层层代理模式和分包模式进行销售。很多销售人员根本没有目视检查的基础知识。在之前的文章《选择机器视觉过程中如何避坑》中，我专门介绍了机器视觉检测在销售市场中常见的问题及解决方法。 　　首先来说说市面上视觉检测产品的基本型号，包括机器视觉检测和3D视觉检测。两者都是视觉检测设备，主要可以从检测产品的功能来区分。也可以从基本原理上进行区分。然而，它们都是工业视觉检测的一个类别，但它们检测的产品侧重点不同。基本设备组成是相同的CCD工业相机、镜头、光源、计算机等硬件设备。不同的是软件部分。由于侧重点的不同，他们使用了不同的计算机算法，包括成像方法、图像处理、数据传输等。 　　我们首先从检验功能上进行区分。机器视觉检测的主要趋势是产品尺寸和外观检测，重点是平面数据图像的采集和比较，可以从360进行产品的平面检测和基础数据测量。3D视觉检测主要倾向于形状检测和尺寸检测。他的原理是通过多镜头、多角度配合三维视觉计算，实现可视化三维建模。比较形状来判断产品的形状缺陷，同时测量尺寸和外表面，虽然3D视觉可以在检测范围内检测内部是否有漏孔。然而，尺寸和表面检测的精度低于机器视觉检测。因此，我们可以简单区分机器视觉和3D视觉检测，即高精度检测和立体内部缺陷检测。 　　机器视觉检测适用于尺寸精度高、表面精度高的精密硬件元器件，以及尺寸在35MM以下的产品，如手机元器件、高精度螺丝、电子元器件、注塑橡胶等的检测。但是立体产品的内部检查不如3D视觉检查。 　　3D视觉检测适用于体积相对较大、精度要求较低的三维产品。它可以检测产品的外部数据，也可以检测内部结构。但由于尺寸和表面检验的精度不是很高，对外观精度要求不高，有内部缺陷检验要求的产品更适合使用3D视觉检测设备。 　　通过以上两个方面的基本介绍，对于有检验需求的生产企业来说，可以根据自己产品的特点选择适合自己企业的视觉检验设备，避免因设备选择错误而造成不必要的经济损失，同时给机器视觉检验行业留下不好的印象。事实上，很多不喜欢机器视觉的企业都处于早期阶段，因为他们不清楚自己的产品属性，或者被一些不良的视觉设备销售企业买走了，这并不适合他们的产品。结果，企业花了很多钱，却没有因为目测给企业带来效益，从而拒绝了目测。但也有企业在前期购买了合适的目测产品，通过视觉检测提高了产品的质量保证，增加了产品的市场竞争力。随着质量的提高，订单也有所提高，也有一些让企业的发展走上良性轨道。说明选择有多重要。正确选择需要的是对这个行业的了解和认识。希望本文能对那些有视觉检测采购计划的企业有所帮助，让他们少走弯路，实现数据自动化检测，增加企业在行业内的竞争力。

        近年来，随着人口老化问题日益突出，中国工业发展出现了前所未有的劳动力短缺。工业企业正在寻求产业升级，希望用自动化代替体力劳动来解决就业问题。在工业生产企业中成为工业质量检验行业第一个企业升级部门。作为制造自动化的先驱，视觉检测机器人首次进入制造业。那么，由工业摄像机和视觉软件组成的机器视觉检测机器人系统能否完全取代人工视觉检测呢？如果是这样的话，哪些产业是可以利用的？如果没有，缺少什么条件，哪里有困难？这个问题一直困扰着视觉生产企业和设备使用企业，视觉企业说可以，生产企业说不可替代，下面我们再来分析这个问题？        观念一：可代替        准确的来说只能是能够代替一部分。现在中小型企业生存空间有所局限，自动化的投入需要一次性投入大量资金、人才，由于各种局限性，不情愿投入很多资金，所以机器人检测仍是首先在实力雄厚的大型企业里才会呈现。 现在人工本钱最大，企业也在高本钱运营，资金压力大，除非是有必要要买，否则都得过且过。        以现在机器视觉质检机器人的检测水平，和行业发展数据来看。工业质检机器人在工业领域应用的行业还是相当广泛的，工业质检机器人在定位、测量、识别、检测上的精准度、速度是人工检测无法比拟的。可以应用在精品五金、橡胶注塑、陶瓷磁石、电器元件、包装标签等行业。这里面包含食品包装、家具装修、汽车配件、手机电器配件、新能源行业等相关行业产业链中都可以代替人工检测。        观念二：不可替代        在各种缺陷检测的应用中，抛光、产品缺陷数据采集和多产品兼容都是难点。虽然产品缺陷可以分类，但它们是在单个产品的检验过程中随机出现的。如果获得的图片对人可见，就敢给出结果或者兼容多产品检测，那么算法就太难做了。相反，如果前期打磨做得好，收集到足够多的产品缺陷特征，多产品差异化不是很大，算法也不难。这就要求视觉质检机器人厂商专注于一个领域，通过数据积累积累经验。        但问题依然存在，并不意味着算法足够好，机器视觉质检机器人与人类没有差距！        在机器质量检测机器人的使用中，往往会出现某种形式的数据缺陷，使用机器视觉质量检测人员通过比较来识别它们是否出现。但通常情况下，如果一个新的缺陷出现，就会被忽略，因为它以前没有出现过，或者因为它以太多不同的形式出现。如果是一个人，他会注意到缺陷，即使他没有被要求去检测它，然后有更好的机会去检测和移除它。        综上所述，视觉质检机器人短期内不可能完全取代人工质检。因为没有像人类一样智能的图片分析算法，相关理论还没有准备好。        观念三，质量检测机器人的优越性。        在投资方面，机器视觉比人力便宜。        总结为什么视觉机器人检测体系短期内不能彻底取代人工视觉检测。首先视觉质检机器人还是不够智能不能独立发现新的产品缺陷并升级数据库。再就是很多企业在疫情于制造业严重内卷的影响下，可用流动资金减少，短期投入大量资金可能造成经营困难。最后就是现有质检人员安置问题，这些问题都是阻碍视觉机器人代替人工质检的重要因素。但随着社会发展这一批年纪在45岁以上的工人到退休年龄后（10年后）。综合来说，工业视觉质检机器人必定全面替代人工质检，在工业质检领域机器视觉机器人比人靠谱。

 　　目前，人工智能技术已经取得了长足的进步，并已应用到工业领域。随着人工智能技术在工业领域的不断完善，工业产品发生了新的变化，出现了许多新产品。工业机器人就是在这样的背景下出现的产品。那么，为什么工业机器人越来越受欢迎呢？ 　　智能化程度高 　　工业机器人采用带机械限位的多自由度刚性杆组，在关节处布置预加载弹性元件，避免了上述缺陷，具有优良的自适应抓取性能和多种实用抓取方式。接触涉及的关节不同，决定了不同的抓取模式：末端关节用于抓取时，为平行模式，适用于抓取小尺寸物体；当根部和中间指节用于接触时，适用于抓握不规则或大尺寸的物体。 　　简单的系统 　　典型的视觉应用系统包括图像采集、光源系统、图像算法模块、智能判断模块和机械控制执行模块。机器人手视觉系统结合了双目视觉技术和深度学习技术。视觉信息采集系统首先判别工件的类型，然后通过PLC将摄像头读取的信息以数据包的形式发送给机械手。 　　安全可靠 　　每个旋转轴的旋转由安装在其上的伺服电机驱动。同时，在每个转轴上安装多个编码器作为运动位置检测反馈元件，实现转轴的精确定位。此外，在每个转轴上安装压力传感器，检测每个轴的应力，避免损坏转轴。系统就位后，主机系统向视觉系统发送指令，视觉系统触发后，图像采集开始。机器人运行、机器人暂停、机器人停止、机器人复位（无特定顺序），机器人手臂的多维运动通过PLC对机器人的远程控制实现。 　　目前，机器人技术已经成为当今社会重要的辅助技术，智能工业辅助产品越来越多。工业机器人售后有保障，赢得了很多消费者的青睐，极大地方便了我们的生活。相信这款产品未来会进一步推广应用。

 　　传感器： 　　自动搬运机器人中使用的传感器主要包括激光传感器、视觉传感器、红外传感器和超声波传感器。这四种传感器各有优缺点，组合使用效果更好。但我国传感器厂商主要集中在长三角地区，逐渐形成以京、沪、宁、深、沈、Xi安等中心城市为主的区域空间布局。长三角地区：以上海、无锡、南京为中心，逐步形成了包括热敏、磁敏、图像、称重、光电、温度、气敏等较为完整的传感器生产体系和工业配套设施。 　　目前我国传感器厂商规模普遍较小，由于以下三方面的制约，难以突破国外品牌的垄断： 　　（1）传感器核心技术和基础能力欠缺。国内外传感器在高精度、高灵敏度分析、成分分析和高端特殊应用等方面存在巨大差距。中高端传感器产品大部分从国外进口，芯片大部分依赖国外。我国对新原理、新器件、新材料的新型传感器暂时缺乏R＆D和产业化能力。 　　（2）R＆D的技术和传感器设备的生产尚未突破。国内外在设计技术、封装技术和设备技术上存在较大差距：国内传感器的可靠性比国外同类产品低几个档次，传感器封装尚未形成统一的系列、标准和接口，传感器工艺设备的研发和生产被国外垄断。 　　（3）传感器产业结构不合理，同质化严重。国产传感器产品往往不是一个系列，品种、规格、系列不全，同类产品多，技术上没有突破。而且产品在测量精度、温度特性、响应时间、稳定性和可靠性等方面与国外有一定差距。 　　控制器： 　　在中国工业机器人控制器市场，国产自有品牌本体的市场份额高达32.8％，而其在控制器市场的占比不到16％。国内企业控制器尚未形成市场竞争力，需要采购本体厂商的部分控制器。但在发展过程中，仍涌现出一批具有代表性的企业，这些企业在生产过程中注重自主研发，相信在未来的发展中能够逐步赶上国外控制人的质量。 　　国产机器人控制器与国外产品的差距主要在于软件部分，即控制算法和二次开发平台的易用性。这些控制系统的开发涉及许多核心技术，包括硬件设计、底层软件技术和上层功能应用软件。硬件部分，国内机器人控制器采用的硬件平台与国外采用的硬件平台没有太大区别。但由于缺乏平台基础，国内厂商制造的控制器多为封闭结构，存在开放性差、软件独立性差、容错性差、扩展性差、网络功能缺乏等缺点，难以适应智能化和灵活性的要求。国内工业机器人厂商的控制器主要有价格优势，因为随着国内微电子技术的快速发展，国产处理器的性能越来越高，成本越来越低。而国产控制器性价比高，可以抓住对机器人精度要求不高的通用机器人的市场需求。对于自动搬运机器人（AGV）来说，在生产柔性相对较低的情况下，通过购买国产控制器来降低成本是一个不错的选择。 　　我国自动搬运机器人（AGV）国产化率较高，但市场集中度相对分散。可以说，它已经进入了在竞争中竞争的时代，每个移动机器人（AGV）厂商都有自己独特的优势。AGV行业进入快速发展期后，行业仍存在较大变数。相对而言，技术积累更深、功能发展更独特的企业，可能更能从行业变革中受益。