5月份工业机器人产量同比增长50.1％，高繁荣有望持续：5月份规模以上工业企业增加值同比增长8.8％，两年平均增长6.6％；环比增长0.52％，工业生产稳步增长。其中，工业机器人产量同比增长50.1％，表明行业保持高度繁荣。在工业机器人普及率不断加快的背景下，国产工业机器人的核心部件有望通过近几年的成本和价格下降，吸引最终用户更多地应用工业机器人。我们看好悲剧洗牌后龙头企业的市场竞争力，期待从制造业智能化升级带动的“机换人”和内部流通转型升级中受益，拓展下游产业，从国内龙头企业成为全球品牌。 　　空间广阔、增长强劲、看好测试轨道前期布局的龙头企业：2014-2019年，国内测试市场CAGR为15％，约为同期GDP增速的两倍。预计2020年检测行业市场规模将达到3600亿元。测试行业具有分散服务的特点。我们认为，前期积极开展产能全国布局的第三方检测企业，随着资金支出增速放缓和实验室产能释放周期的延长，人均产值和净利润率的提升空间更大，或者有望有更好的表现。 　　行业评级及本周观点更新：国内制造业正处于转型升级期，制造业的升级将为行业带来广阔的市场空间，维持行业的“推荐”评级。我们主要推荐顺周期和进口替代工业自动化、自控半导体设备、碳中和，以加快新能源产业，惠及光伏和锂电池设备行业，受益于新基础设施的城市轨道设备，以及在能源安全推动下逐步复苏的石油服务业。

 　　2021年至今，工业机器人市场最大的热点是“断货”，所有工业机器人企业都断货。 　　工业机器人短缺的两个主要原因： 　　1.市场需求确实火爆，各项产能基本翻倍充分释放，但还是没有办法满足市场。 　　从市场细分来看，汽车市场主要受益于新能源汽车投资的加速，传统燃料汽车的投资速度确实有所放缓，但新能源汽车整车、零部件和汽车电子的增速非常明显。 　　其次，新能源汽车刺激的锂电池市场，以宁德时代为例，上半年已下达100多亿条生产线订单。 　　在华为、小米、美的加持下，新能源汽车的发展基本锁定了不可逆转的趋势。 　　在传统的3C领域，苹果新一轮的年度投资非常快，苹果也开始部署新能源汽车，这也造就了一大批苹果系统设备供应链厂商，开始在新能源汽车市场进行探索和部署。 　　真正让中国本土工业机器人厂商尝到甜头的，是中国传统企业，包括五金配件厂、电动车厂、食品厂、家具建材、钢结构，甚至农牧市场，都配备了大量的自动化设备。 　　在中国，行业加速发展远超我们预期的时间设定，这是因为：资金、大量人才、应用场景。 　　在过去的半年里，我们可以大致预测到2021年，中国工业机器人的销量将基本在22万台左右。与2020年的16.5万台相比，增长率在33％至45％之间。 　　设备市场投资的突然加速也让国内大量工业机器人厂商的业绩翻倍。 　　（1） Eston市值已超过300亿，2020年将成为国内第一家本体销量超过5000台的工业机器人制造商。 　　2021年，通过收购CLOOS机器人，三一重工和童军汽车先后拿下2个1亿级订单。 　　如果运气好的话，Eston收购cloos真的能赶上好时机。至少目前来看，中国CLOOS焊接机器人的市场规模明显扩大了数倍。 　　当然，对于装备市场来说，解决问题的能力才是真正的功夫。业内消息称，CLOOS是三一重工打造的智能焊接生产线，已经投产。 　　根据Eston自己对目前9000台产能的估计，在满产状态下，2021年Eston的销量基本是顺理成章的事情。 　　进入后，但增长最快的应该是汇川科技。 　　2.汇川将成为2020年scara机器人中国销量冠军，2020年年销量超过3000台。在加速投资3C和锂电池的时代，汇川正好赶上了雅马哈和爱普生的短缺。 　　在价格战异常激烈的scara机器人市场，或许只有汇川更有经验，能以1500亿元的市值推动整个机器人师快速攻城。 　　在scara市场，中国企业的竞争态度，即拼死竞争，恰恰体现了这一点。 　　以翼展400mm、载重3kg的scara为例，整个市场价格被汇川、伊斯顿、图灵等企业打压到3万左右，甚至一度达到2.5万左右。 　　如果我告诉你，两年前，这种类型的机器人价格在4万左右，你就能体会到五五折是多么令人兴奋。 　　一方面，降价来自于四轴工业机器人技术门槛低；另一方面，它来自绿色谐波，伺服系统的性能不断提高。 　　3.如果新世达还想继续在机器人轨道上打球，这可能是最好的拼搏时机。 　　新世达是一个高质量赛道上的幸运儿，但他并不是很有竞争力。本来已经成为国内scara机器人销售之王，同时也成为国内品牌中的冠军，但是发展非常缓慢。 　　工业领域明显不同于互联网。只要不死在工业领域，只要努力，就有翻身的机会。 　　只要对方向有把握，就放手去做。成绩肯定是有的，你可能不是第一，但绝对可以成为这个行业不可忽视的力量。 　　纵观2021年新世达各行业的扩张，有明显的进步，但力度太小，明显落后于后来者的人才，连Canop都不如。 　　4.2021年是Eft扭亏为盈的重要窗口。 　　不开玩笑，以Eft目前的亏损情况来看，每年亏损近1亿元，甚至在整个行业增速接近50％的上半年，Eft第一季度居然亏损，令人费解。 　　工业设备投资是有周期性的，谁都能理解，毕竟一个企业每年的设备投资永远不会很大。 　　我们清楚的知道，中国工业机器人市场会持续增长，但是2021年的增长速度在2022年绝对不会再现，这使得2022年的竞争更加激烈。 　　所以2021年绝对是Eft应该重点关注的窗口期。 　　如果2021年销量能达到22万台，那么2022年，至少75％的销量将来自这22万台的回购。从这一点可以知道，一旦市场份额缩水，接下来的几年就难了。 　　这可能是我善意的提醒！ 　　不要以为只有国内厂商在加速增长。我们基本可以大胆预测，2021年底统计的时候，国产工业机器人的整体销量很可能会萎缩。因为fanuc基本调动了全球70％的产能来满足中国市场。同样，abb，库卡，安川，爱普生，川崎和不二周助，那智。 　　5.核心零件市场缺货，所以绿色和双环减速器是稀有商品 　　现在工业机器人市场从业者很少说国产减速机卡脖子。 　　随着技术的发展，绿色谐波和双环RV减速器已广泛应用于广舒、新世达、Eft、Kanop等品牌。要知道，这不是100台的规模，而是200台，接近2万台。 　　这也充分验证了国产减速器的性能。 　　今天的绿色，双环应该接单要软，变成另一种担心订单，担心怎么发货的状态。

 　　码垛是一种简单的机器人使用方式，对机器人的负载、精度、运动控制和数据传输速度都有很大的考验。如果使用传统的六轴机器人本体停止码垛，不仅会在机器人的应用中造成一定的浪费，而且由于机器人手臂较短，码垛范围较小，只能搬运中小型物体。工业机器人在自动消费线上的主要需求是什么？ 　　1、码垛机器人的使用成本控制 　　与传统制造不同，自动化流水线中的单机一旦出现问题，会直接导致整个消耗线停止，限制消耗的连续性。在这种要求下，机器人需要高稳定性和良好的持续消耗。同时也要求我们“用”和“用好”。 　　2.码垛机器人的选择 　　工业机器人是一个复杂的整体系统，包括机械手、控制系统、编程器等软件和附件。在申请之前，你必须根据企业的实际消费要求停止选择，选择适合自己消费线的产品。选择的标准包括性价比、环境条件和技术参数。只要选择合适的实际消费需求，就能充分发挥机器人的优势，用小钱发明大价值。 　　3.合理的机器人夹具 　　机器人就像我们的大脑，夹具就像我们的手，所以夹具的设计和选择尤为重要。只有选择合适的夹具，配合工艺的编程动作，才能充分发挥机器人的功能。 　　使用码垛机器人前，操作人员需要停止对设备的安全检查，如检查机械设备是否能正常工作，电源是否连接正确，机械部件是否松动等。当然，也要检查工作场所附近是否有障碍物。检查基本信息后，有必要检查燃油箱。正常情况下，码垛机器人只要每天运行，每天都要加油。如果不加油，气缸会出现异常或损坏，导致整个码垛机器人出现故障。 　　以上是关于自动化生产线上码垛机器人需要注意的问题，码垛机械手在工业上可以得到更好的生产帮助。不仅效率高，而且节省人力，性价比高。

 　   视觉检测在食品医药行业是如何应用的？ 　　在现代社会，工业自动化生产包装涉及各种检验和测量，如饮料瓶盖的印刷质量检验、产品包装上的条形码和字符识别等。这种应用的共同特点是连续批量生产，对外观质量要求非常高。通常这种重复性很高的工作只能通过人工检查来完成。我们经常看到几百个甚至上千个检验人员在一些工厂的现代化流水线后面执行这个过程，这给工厂增加了巨大的人工成本和管理成本，但仍然不能保证100％的检验合格率（即“零缺陷”）。但是在如今企业之间的竞争中，哪怕是0.1％的缺陷都是不允许的。有时，如小尺寸的准确快速测量、形状匹配、颜色识别等。人眼无法连续稳定地进行，其他物理量传感器难以使用。 　　由于计算机的快速性、可靠性和可重复性，引入了自动化机器视觉检测技术。众所周知，食物和药物关系到人类的生命和健康。如果药品质量威胁到人类的生命，那将是一场巨大的灾难。因此，所有的药品生产企业，尤其是世界著名的大工厂，都非常重视整个生产过程，甚至是后面阶段的药品包装。在食品药品生产包装过程中，无论是泡罩包装、液体灌装、封盖、贴标、后期喷码、最终包装检验，都可以发挥其强大的功能。 　　那么视觉检测在食品医药行业是如何应用的呢？ 　　一、机器视觉缺药或缺瓶检测由于医药行业的严格规范，对药品包装的质量要求越来越高。当药物颗粒被包装成泡罩时，制造商必须确保泡罩中的所有药物颗粒都是完整的。或者，药品出厂时，瓶装药品通常采用较大的包装，制造商必须确保每个包装中不缺少药瓶，以避免对制药商的声誉造成影响。解决方法：利用机器视觉的方法，我们可以快速准确地检测出物体是否完好无损。通过设置图像传感器，我们可以获得被包装物体的图像信息，并通过预设的区域参数对每个药物颗粒或药瓶进行检查和比较。这样，受损的药物颗粒或丢失的瓶包装将被检测到，并正确正常地通过。 　　二、机器视觉瓶口破损检测药水瓶，装罐后需要判断瓶口是否破损，这与药水中是否会混入玻璃碎片有关。解决方法：药液灌装过程中安装图像传感器后，用图形匹配工具判断瓶口是否损坏。检测前，图像传感器记录正常的瓶口特征。当罐装药瓶经过传感器镜头前时，传感器会捕捉当前的瓶口特征，并与记忆的原始瓶口特征进行比较，看是否一致。如果两者不同，传感器会通过剔除机构发出剔除瓶子的信号。用户可以通过可视化软件根据瓶口的特征设置相似度，假设设置为90％，也就是说，当检测到的瓶口的特征与传感器记忆的特征之间的相似度达到90％以上时，传感器就可以确定这个瓶子的瓶口完好无损。经过这次检查，所有瓶口破损的瓶子都可以取出。机器视觉灌封质量检测在药品罐装生产线中，另一个需要关注的问题是封盖后盖子是否压到位？药水灌够了吗？从而保证瓶子密封完好，保证瓶内真空度；还要确保剂量正确。解决方法：封盖过程中安装好图像传感器后，用直线工具测量瓶盖和液面在Y轴方向的变化，判断瓶盖是否安装到位，剂量是否正确。通过测量瓶盖与瓶口的间隙，确定瓶盖是否安装到位；液位可以通过测量液位与瓶口的距离来判断。都是相对位置测量，不会受到传送带上瓶子微弱跳动的影响。经过这次检查，可以确保瓶盖没有安装到位，药液不足的药瓶全部报废。推广机器视觉检测，食品药品企业首先要多了解机器视觉。安装在哪里，怎么安装，如何达到最好的效果，能带来什么具体的好处，这些都需要不断的推广和宣传。印刷包装行业从业人员应提出自己的具体需求，学习和掌握机器视觉检测的概念和操作；机器视觉行业的从业者需要了解印刷工艺、生产流程、操作模式和质量标准。只有紧密结合，才能有真正符合中国国情的自动视觉检测系统，才能达到提高质量、提高效率、降低成本的目的。

 　　CCD机器视觉检测的应用优势有哪些？ 　　电荷耦合器件视觉检测使用电荷耦合器件摄像机和视觉检测系统自动检测产品。相比人工检测，有很多明显的优势！ 　　第一，精度高，效率高。 　　电荷耦合器件视觉检测设备采用机器视觉技术，基于电荷耦合器件工业摄像机进行检测。根据系统控制，误差小，高检测效率。有些小部分可能超过几千甚至几十万的速率。 　　第二，量子功率高。 　　这是它的巨大优势。电荷耦合器件视觉检测的平均量子功率为30％至50％，高量子功率可达90％，约为普通胶片的100倍。 　　第三，节省人工成本，能够准确无误的进行高度重复的工作。 　　电荷耦合器件视觉检测可以长时间稳定工作，人工检测工人很难长时间观察同一物体，并给出正确的反馈，但机器视觉可以长时间执行测量、分析和识别任务。人工检测容易出现漏检和误检。一台检测设备可以承担很多员工的日常检查任务，不易被打断，不生病，不需要休息，可以高韧性的继续工作，对应用的自然环境要求低，既节约了产品成本，又大大提高了生产率。        第四、是光谱响应范围更广。 CCD的光谱响应为400-1100nm，远长于常规摄影中近红外的有效波段（350-700nm）。红外测量，人眼不可见，扩大了人类的视觉范围。 　　第五，应用范围广，可以检测外观缺陷，也可以测量尺寸。 　　机器视觉技术可以根据多工位检测方法，准确测量待测产品的规格、长宽比、外形、外观缺陷等性能参数；人工检测对不同的检测内容有不同的反应。只是根据多站点的配合协调，不同人员检测标准不同，容易出现误检。 　　第六、提高产品质量和差错率。 　　CCD视觉检测设备是基于系统控制，通过自动检测技术将好的产品和坏的产品区分开来，然后自动放置在不同的部位。与人工检测相比，ccd视觉检测设备降低了误差率，大大提高了产品质量，提高了公司的信任感和综合实力。 　　第七，CCD视觉检测线性度好。 　　成像强度与入射光通量成正比，并具有极好的线性关系。 　　第八、提高员工安全系数、公司竞争力 　　非接触式检测不会对观察者和观察者造成任何伤害，从而提高系统的可靠性。为了提高产量和竞争力，现代制造是自动化技术。只有使用目检测设备，公司才能持续保持竞争力，避免核心技术的转移，创造合格的岗位，占领新的销售市场。设备的实际操作符合人机工程学原理，简单枯燥的日常工作由机器操作，机器视觉技术保证了终极的人机交互技术，从而保证了更好更安全的工作场所。

 　　在印刷缺陷检测系统中，高速摄像机主要用于快速捕捉印刷图案。捕获后，系统将选择一个完整的模式进行比较。如果两者相差较大，检测系统可以判断印刷缺陷，保存缺陷图案并报警。最后，标记有缺陷的图案。那么，你知道影响印刷缺陷检测系统检测能力的因素有哪些吗？下面小系列就给大家简单介绍一下。 　　1.印刷材料 　　除了常见的白卡纸和铜版纸，还有很大比例的转印纸（包括金银卡纸和镭射纸）。除了印刷之外，纸张上还有平烫金、全息定位烫金等印后工艺，其强烈的反射特性使其在普通光照条件下难以检测；此外，压花图案由于色差低而难以检测。 　　2.设备波动引起的纸蛇形运行 　　在印刷过程中，随着张力和速度的波动，纸张在前进的过程中会像蛇一样运行，表现为移动方向不同程度的拉伸和宽度方向不同程度的偏移，使得图像难以采集和比较。 　　3.检测准确性的问题 　　基于摄像头的印刷缺陷检测系统是基于图像的颜色信息。如果缺陷的大小或色差超出了摄像头的观察范围，理论上是检测不出缺陷的，也可以称之为不可信检测。如何使检测精度符合企业的质量标准是检验设备制造商面临的主要问题。 　　4.测试后处理问题 　　检测只是质量管理的一种手段，检测的目的是指导生产，及时防止连续废品的发生；同时也要为成品出厂提供判断依据。目前，国内外大多数在线检测系统都没有在这方面提出更好的方案。 　　5.在线检测设备安装站问题 　　在条件允许的情况下，可以在印刷机、烫金机、分切机等所有生产设备上安装在线检测设备。但对于大多数企业来说，不仅可以降低成本，还可以提高设备的利用率。

 　　机器视觉检测技术应用广泛，具有速度快、信息量大、功能多的特点。目前机器视觉检测在工业应用领域的未来发展趋势是什么？山东硕创科技有限公司带您走进视觉检测的未来，一探究竟！ 　　嵌入式视觉检测将继续发展 　　得益于越来越多的工业行业的应用和支持，嵌入式视觉将继续快速增长，如消费电子、自动驾驶、农业、生命科学、边境监控等。处理能力大大增强，内存变得非常便宜。用户可以使用比较小的相机，使用各种来源的云数据。把这些因素与机器学习相结合，如果使用独立的软件包，就有了一个固有的愿景。客户希望系统集成商为他们开发整个嵌入式视觉系统。嵌入式视觉让智能相机达到了它的初衷，即在一个比较小的外壳内，尽可能靠近图像传感器进行图像处理和视频分析。为了应对嵌入式视觉市场，我们在功耗低、成本低的平台上开发了一个特定应用的解决方案，可以集成人工智能和深度学习功能。 　　为客户设计一个有吸引力的系统是嵌入式视觉检测的挑战。有了功耗低成本低的设备，客户在外观检查中的所有功能都可以放在很小的尺寸内，这是一项比较艰巨的任务。向消费者介绍完全不同的硬件解决方案并不容易，但希望客户以某种方式生产出更多、更小、更人性化、成本更低的产品。在许多案例中，传统的视觉检测无法与嵌入式视觉竞争。 　　深度学习的更多应用 　　视觉检测的深度学习一直处于颠覆性技术的前沿。如果你涉及到视觉检测行业，你可能已经看到了软件如何与深度学习算法相结合，如何快速产生结果。深度学习将对传统的图像分析方法产生深远的影响。这不仅会改变我们生产的产品，还会改变我们与客户互动的方式。深度学习将在解决传统视觉检测无法解决的应用中发挥重要作用。在冻干小瓶中测试疫苗时，结果不时会有很大差异，主要取决于它们的干燥方法。使用传统的检测过程是很有挑战性的，在某种情况下，可能是粒子看起来很像裂缝，而深度学习则有助于区分这种细微的差异。 　　目视检查提高了不可见光成像的效率 　　虽然深度学习可能是一种从图像中收集信息的方法，但它却不是单一的选择。短波红外相机和照明的改进提高了隐形成像的效率。在这些波长更高的环境中，你可以实现更多的应用，比如发现飞机机翼复合材料的缺陷。我们现在正在将大功率涡流引入高速视觉检测应用市场。对高光谱成像的需求正在增加。当你在很大范围内观察数百个光谱带来检测物体之间的细微差异时，你需要一个宽带光源。这将使我们能够减少使用的发光二极管的数量，并创建一个模拟卤素灯光源的宽带。

 　　目前人类和机器人最大的区别就是“思维方式”的不同。人的思维往往是感性的，而机器的“思维”只能遵循一个固定的程序。正是因为这个特点，机器人在不同的行业扮演着不同的角色，同时也自然形成了人类的分工。 　　机器人在不同行业的应用 　　比如在教育领域，人工智能的典型应用是“作业帮助”等软件。当你对一个问题拍照时，会有答案和分析，在很多情况下对学习会有帮助。当然，这类软件有时候也找不到想要的问题。这是因为“作业帮助”等软件解决问题的方式与人完全不同。人们解决作业问题，自己思考问题。“作业帮助”等软件可以识别拍摄主题的关键词，并在系统的题库中搜索，但当涉及到题库中没有的主题时，它就无能为力了。 　　同时，教育不仅仅是回答问题，而是激发学生的学习兴趣和热情。依靠人的感性思维及时引导和纠正学生的思想问题，根据学生的特点和教师的思想认知制定最合适的教学方案。在这方面，机器永远无法取代人类。 　　同样，R＆D的工作也不能完全被机器人取代。毕竟，R＆D需要一个好的团队和一个好的观点。每个人都要提出自己的想法，和大家讨论交流，结合大家的想法和实验，最终确定一个最优方案。 　　相比之下，在一些重复劳动、规范标准相对完善的领域，机器会有更多的发挥空间。例如，组装、喷漆、搬运等。工人只需要监视机器的状态，偶尔补充材料。机器的优势在统一工作尺度标准的场景下更加明显。例如，用一牛顿的力将第一部分压入第二部分的孔中。工人可以通过自己的感官体验轻松掌握一牛顿的力。不同的人，甚至同一个人，在不同的时间有不同的感受，实际的工作交付只能是“差别大但不差”。但是机器人可以很好的解决这个问题。借助传感器，一牛顿的力总是那么大，保证每次都是同一个标准。然而，一旦出现异常情况，机器人就会出错。例如，零件的孔中有异物，但机器没有意识到，仍然遵循固定的程序。此时需要人工干预，随时监控机器人的运行状态，排除问题。 　　可见机器人和人各有特点。在具体场景中，他们相互配合，各司其职，最终完成交付。机器人遇到异常需要人工干预吗？能否产生新的应对策略，排挤自己，恢复正常秩序？这个问题可能需要在不同的行业和场景中进行分析。在制造业中，一批产品的生产可以按照固定的程序进行。在服务业，重点是快速有效地完成客户提出的任务。比如，如果有客人要求把餐桌上的菜换成干净的，服务员会很快知道该怎么做，但是对于目前的人工智能来说，单独完成这个任务特别困难。除了机器没有和人类一样的柔性关节机构外，无法准确理解和掌握客人的要求。众所周知，当我们和语音助手（人工智能的一种）交谈时，语音助手往往会让人感到不自然，甚至会回答不相关的问题。 　　虽然服务行业的机器空间还是有限的，但还是有餐厅用机器人做“服务员”。在这里，机器人的主要目的是吸引顾客。虽然看起来是机器人在服务，但背后还是有人在维护或者监控机器人。对于机器人无法解决的问题，需要人工干预。因此，这种机器人的主要功能是利用人们对新事物的兴趣。很多人来这家餐厅吃饭，但主要目的不是为了吃饭本身，而是体验餐厅和机器人的区别。 　　同样，在20世纪初，当人们在街上看到大多数马车或人力车时，汽车很少。对于当时的人来说，汽车是一个新事物，如果路上来了一辆车，必然会引起人们的观望。如今，人们已经习惯了汽车，有些人会选择花几十元钱在旅游景点体验乘坐马车的新事物。我们可以想象，如果未来机器人技术足够发达，服务行业由机器主导，那么人工服务将成为一个新的“卖点”。 　　我们来看看各种学习机。一些广告声称它们可以提高孩子的学习兴趣，提高他们的学习成绩。很多孩子一开始在这样的学习机前玩得很开心，但是过了一段时间就被束之高阁了。这种快乐不是因为知识本身，而是对学习的形式感兴趣。当“这种形式”厌倦了，自然就失去了兴趣。这不是真正的学习兴趣。一个教学水平过硬的老师，可以通过他巧妙的教学方法，让学生发自内心的爱上一门学科。 　　以智能家居为例看机器人发展的困境 　　如果着眼于智能家居领域，我们很容易看到人工智能在场景中应用的一些“困境”和突破，更有助于我们理解数字时代机器人与人的关系。 　　早在几十年前，人们就设想未来智能家居会“飞入寻常百姓家”。然而，不幸的是，它没有。原因如下： 　　第一，真正的智能功能，比如识别、决策、分析，现在都处于蹒跚学步的状态。高效智能算法所需的高速计算和海量存储尚未解决。没有这部分支持，智能技术就无法发挥作用，用户也无法满意地体验。想象一下，当你想开灯关灯的时候，你要拿出手机打开App输入指令，执行一系列操作。你所做的只是按下之前的开关功能。这么‘聪明’的产品有什么用？对于那些真正辛苦的家务活，比如买菜做饭，收拾房间等等。智能家居无法独自完成。可见，很多智能家居并不能真正满足用户“让生活更便捷”的需求。 　　第二，语音控制是智能家居的重要技术之一。但是有些语音识别技术不好，需要模块大声接受。太棒了，如果你的家人想用它来控制一个家用电器，结果就是你说话声音太大，在你专心看书的时候吓到你了，甚至引起家人之间的矛盾。有些语音识别模块必须使用标准普通话才能使其听懂，对于普通话不标准的人来说非常麻烦。想开灯，得说几遍，语音模块才能理解和执行。如果你有这个技能，你已经用普通开关打开了。可见有缺陷的智能家居根本不人性化，不如不用。 　　可见，很多智能家居产品的使用都有一定的局限性。即使是高质量的语音识别也不应该安装在一些特别安静的场合，比如很多人休息的卧室。你当然不想为了控制一个家电而吵醒别人。当然，在生活中正确使用声控有很多好处。比如厨房忙的时候，你想打开同一个家电，使用声控是非常方便的。当你在餐桌上吃饭，手里满是油的时候，你需要打开一个电器。使用传统开关时，必须先洗手，以免弄脏开关，但只需用声控说出来。 　　第三，尊重人性的设计价值远大于智能技术，但在精致的家庭生活场景中，便利与尊重还是有差距的。要知道“聪明”不是目的，而是手段。以卧室开关的设计为例，便捷的开关设计远远大于声控技术的应用。 　　有些人认为卧室里应该安装智能开关，因为他们觉得晚上开灯和关灯不方便。关于这一点，这个问题在我家是不存在的。不是我家装的智能开关，而是我们家的开关布置很合理。床头有一个电灯开关。躺在床上，只要伸手就能摸到开关。如果晚上想上厕所，即使房间很黑，也很容易打开开关，即使是夏天通过蚊帐。有的业主卧室开关设计不合理。灯的开关离床很远，开灯关灯麻烦多了，夏天有蚊帐更麻烦。可以看出，即使没有智能开关，设计也足够合理，非常方便。相反，不合理的智能开关不利于人们的生活。业内有人认为现在的智能家居并不是真正的智能家居。除了智能，真正的智能家居还应该具备互联、感知学习等功能。 　　互联不仅是指家庭终端的互联，也是指整个社区在一定层面上的互联。比如智能空调除了自动控制功能，还应该结合其他家庭和整个小区的用电量来决定空调是否可以开，开多少。当你的冰箱缺少食物时，冰箱会自动联系配送中心补充食物。调度员到达门口时，人脸识别系统通过互联网提供的数据识别调度员，自动开门。为了防止调度员走错误的路线，智能监控也应该接入网络。这听起来很高级，但是很难实现。除了缺乏科技水平，更重要的是这些互联是否真的安全。用户隐私会被泄露吗？隐私一旦泄露，会给用户带来无穷的困扰。 　　至于现在流行的智能空调，其功能是利用自动控制技术，根据外界天气情况自动开启制冷、制热、除湿或空气净化功能。如果家里有人因为某种原因吹不了空调，智能空调也不会在意。当温度达到设定值时，会自动开启。 　　这也反映了目前智能家居的一个问题：有些智能家居只能根据现有的算法来判断如何操作，而不能根据人们的实际需求来决定。俗话说，是“自作主张”。所以这些自动控制的智能家居，也应该具备手动控制功能。此外，智能家居的设计者还应考虑家中有老人和残疾人的情况。他们晚上起来上厕所开灯是个难题，可以通过安装自动照明装置来解决。 　　智能家居要想给用户带来最好的体验，就必须引入智能学习。在大多数情况下，智能家居仍然需要结合人们的意见，不能自己做决定。比如系统认为现在应该开灯，智能家居就会说“房间有点暗，建议马上开灯”。如果业主说“是”，则实施照明方案，但如果业主不同意，则告诉智能家居“现在不要开灯”，因此照明方案将被取消。而智能家居知道这种情况下不应该开灯（这也是一种智能学习）。 　　当然，每次开灯都要和业主确认，就变成了没有决策能力的智能家居。这时候智能学习就发挥作用了。当它经过更多的研究，就可以总结出一个更适合业主的方案。不需要确认就可以直接给方案，业主会有很高的满意度。即使车主不满意，直接提醒他改正就够了，但这种情况会比较少见。 　　而且，当出现危及业主健康的情况时，智能家居只能按照自己的计划，而不能考虑业主的想法。比如一个业主沉迷网络游戏。已经是晚上12点了，主人还在自得其乐。如果继续下去，会危及健康。这种情况下，不需要问主人要不要关掉电脑，而是马上关掉电脑，想办法让他戒掉网瘾。这似乎有点“铺天盖地”。智能家居里主人关了电怎么办？陪伴和监督的“机器力量”如何进入家庭秩序，也将是未来一个重要的伦理问题。我们还可以想象一个场景，一个小偷试图通过窗户闯入一所房子。如果窗户打开，无疑会让小偷更容易入侵。这时系统也检测到了房间内的温度和湿度，应该是开窗通风。应该怎么办？如果实施预定策略，就不是“诱狼入室”了？要主动不执行开窗任务，同时启动上级安全系统。毕竟人身安全更重要。正所谓“两利权取重，两害权取轻”。 　　智能家居融入我们的生活还有很长的路要走。智能家居的相关程序和场景设计需要优化，各种用户隐私泄露的问题需要解决。我们需要更多地结合社会学、伦理学和科学技术，以便产生更有利于家庭和谐、便利和活力的智能应用。 　　回头看现在，数字浪潮来了。在一些行业，业务的数字化比例甚至已经超过50％，未来的社会经济发展将越来越依赖数字化。如何客观冷静地看待机器与人的新关系，已经成为一个话题，甚至是一个命题。希望本文的一些梳理和思考，能够帮助我们更客观、更主动地理解机器与人之间的新关系。我也希望我们能通过ENI经济信息网进行更深入的交流。

 　　作为实时执行的关键环节，自动化分拣设备的机器人控制系统可以与上位机连接，接收分拣和发送任务指令，同时可以与下位硬件设备的检测和驱动单元连接，将执行任务转化为具有一定逻辑关系的特定机构动作的状态检测，从而完成系统连续、稳定、高效、可靠的动作。通过系统的运行，可以实现订单数据的实物拣货过程。为了保证系统的方便使用和维护，我们为您提供故障报警、安全措施和点对点操作的功能，以确保设备的高效运行。 　　自动分拣设备控制系统的稳定运行直接影响分拣机分拣设备的运行状态。在整个系统设计过程中，为了保证系统的正常运行，对一些核心设备进行了冗余设计。由于采用分布式控制方法，隧道机的产品规格可以转换为立式和卧式机器的产品规格。当一个单元发生故障时，您可以通过手动切换和确认来处理它。其中，通道分选机采用单一产品规模不仅可以提高效率，还可以保证系统的正常运行。系统为拣选通道之间的数据切换提供了面向步骤的对话框，保证了系统在切换过程中的安全性。 　　整个分拣机子系统的控制和信息系统是整个系统的中枢神经系统。为了保证整个方案的高可靠性，方案设计中对控制系统重要部件的控制和监控是以相互独立、相互通信的方式进行配置的。网络客户端采用可靠的PROFINET通信协议，控制层采用PROFIBUS通信协议，设计采用分布式控制结构。可编程控制器通过远程输入输出模板与现场控制组件连接，有效减少了现场布线，节约了成本，大大方便了系统的维护和扩展。先进的PROFIBUS高速通信速率大大提高了控制系统之间以及控制系统与上层信息管理系统之间的数据交互，提供了开放的通信接口，允许用户选择不同厂家生产的现场设备，使得用户未来的升级和维护工作极其简单；主站的IO模块和通信开关设置一定的备用端口，保证安全生产不间断运行；在停电的情况下，由于CPU携带的电池可以保持系统的分拣状态15天以上，消除了停电造成的不可挽回的损失

 　　工业镜头，顾名思义，用于工业生产。与普通镜头相比，工业镜头产品种类更多，性能参数不同。可用于不同的工业生产环境，适用性强，适用范围广。在目前热门的机器视觉检测系统中，工业镜头是不可缺少的组成部分，发挥着重要的作用。以下主要是整理介绍工业镜头的一些重要参数，让大家对工业镜头有一个初步的了解。 　　机器视觉工业镜头 　　工业镜头的常见参数如下： 　　1.视场：或视场角，图像采集设备可以覆盖的范围，即目标表面上图像对应的物面大小。 　   2.分辨率：分辨率是评价镜头质量的一个重要参数，是指镜头在像面上单位毫米内可以分辨的黑白条纹数。 　   3.工作距离：一般指镜头前端到被测物体的距离。如果小于最小工作距离，系统无法清晰成像。 　　4.光圈：用f表示，以镜头焦距f与通光光圈d之比来衡量，每个镜头都标有最大f值，例如8mm /F1.4表示最大光圈为5.7mm.f值越小，光圈越大，f值越大，光圈越小。 　　5.相对孔径：指的是入射孔径直径（用D表示）与透镜焦距（用F表示）的比值，即D/F。 　　6.最大相对光圈：一般标注在镜头上，如1:1.2或f/1.2。 　　7.景深：是指物体清晰聚焦前后一定距离内图像仍然清晰的范围。景深随镜头的光圈值、焦距、拍摄距离而变化。孔径越大，景深越小；光圈越小，景深越大。焦距越长，景深越小。焦距越短，景深越大。离主体越近，景深越小。离主体越远，景深越大。 　　8.焦距：焦距也是镜头的重要参数之一，指的是主点到焦点的距离，称为光学系统的焦距，决定了图像与实际物体的比例。在一定物距的情况下，要获得大比例的图像，需要选择长焦距的镜头。 　　9.数值孔径：数值孔径等于物体与物镜之间介质的折射率N与物镜孔径角一半（a\2）的正弦值的乘积，计算公式为N.A=n*sin a/2。数值孔径与其他光学参数密切相关，与分辨率和放大倍数成正比。也就是说，数值孔径直接决定了镜头分辨率。数值孔径越大，分辨率越高，反之亦然。 　　10.物理接口：镜头的物理接口是指镜头与摄像头连接的物理接口方式。工业镜头常见的接口形式有：C口、CS口、F口等。其中，C/CS是工业领域专用的国际标准接口，以摄像头的物理接口为准。