第一章工业机器人与智能视觉简介

第一章工业机器人与智能视觉简介2023REPORTING工业机器人概述智能视觉技术简介工业机器人与智能视觉关系典型案例分析挑战与机遇目录CATALOGUE2023PART01工业机器人概述2023REPORTING定义与发展历程定义：工业机器人是一种自动化、可编程、多功能的操作机，能搬运材料、工件或操持工具来完成各种作业。发展历程：工业机器人的发展经历了三个阶段。第一阶段为示教再现型机器人，由操作者将完成某项作业所需的运动轨迹、作业条件、作业顺序及作业时间等通过直接或间接的方式“示教”给机器人，机器人将这些信息记忆下来后，即可重复再现出来；第二阶段为感觉型机器人，这类机器人配有感觉传感器（如视觉、听觉、触觉、力觉等），能获取作业环境、操作对象等简单的信息，并由机器人体内的计算机进行处理、分析，再控制机器人的动作；第三阶段为智能型机器人，这类机器人具有类似于人的智能，它装备了高灵敏度的传感器，因而具有超出一般人的视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成交给的各种复杂、困难的任务。VS工业机器人由主体、驱动系统和控制系统三个基本部分组成。主体即机座和执行机构，包括臂部、腕部和手部，有的机器人还有行走机构。驱动系统包括动力装置和传动机构，用以使执行机构产生相应的动作。控制系统是按照输入的程序对驱动系统和执行机构发出指令信号，并进行控制。工作原理工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，它能自动执行工作，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。组成工业机器人组成及工作原理工业机器人应用领域焊接应用：焊接机器人是从事焊接（包括切割与喷涂）的工业机器人。根据国际标准化定义，工业机器人是一种多用途的、可重复编程的自动控制操作机（Manipulator），具有三个或更多可编程的轴，用于工业自动化领域。为了适应不同的用途，机器人最后一个轴的机械接口，通常是一个连接法兰，可接装不同工具或称末端执行器。焊接机器人就是在工业机器人的末轴法兰装接焊钳或焊（割）枪的，使之能进行焊接，切割或喷涂。装配应用：装配机器人是柔性自动化装配系统的核心设备，由机器人操作机、控制器、末端执行器和传感系统组成.其中操作机的结构类型有水平关节型、直角坐标型、多关节型和圆柱坐标型等；控制器一般采用多CPU或多级计算机系统，实现运动控制和运动编程；末端执行器为适应不同的装配对象而设计成各种手爪和手腕等；传感系统用来获取装配机器人与环境和装配对象之间相互作用的信息。检测应用：这类机器人属于非接触型机器人，适应于对人体有危害或人类无法接触到的场合。检测型机器人有视觉检测、力觉检测、焊缝检测及空间测量等功能。如应用在汽车生产线上对车身尺寸进行测量等。PART02智能视觉技术简介2023REPORTING智能视觉技术是一种模拟人类视觉感知的技术，通过图像采集、处理、分析和理解等步骤，实现对环境、物体和行为的感知和认知。定义智能视觉技术具有非接触性、高精度、高效率、自动化和智能化等特点。它能够实现对复杂环境和多变目标的快速、准确和可靠的感知和认知，为工业机器人的自主导航、目标识别和定位、环境建模等提供有力支持。特点智能视觉技术定义及特点工业机器人智能视觉技术在工业机器人领域应用广泛，包括自动化生产线上的目标识别、定位、抓取和装配等任务，以及机器人自主导航、避障和路径规划等功能。智能家居智能视觉技术可用于家庭安防监控、智能家电控制、人脸识别等，提高家居生活的便捷性和安全性。智能制造智能视觉技术可用于产品质量检测、生产过程监控、物料识别和分类等，提高生产效率和产品质量。智能交通智能视觉技术可用于交通监控、车辆识别和跟踪、交通事件检测和报警等，提高交通安全和通行效率。智能视觉技术应用领域深度学习融合随着深度学习技术的不断发展，智能视觉技术将更加注重与深度学习的融合，利用深度学习强大的特征提取和分类能力，提高视觉感知和认知的准确性和效率。未来智能视觉技术将更加注重与其他感知模态的融合，如听觉、触觉等，实现多模态感知信息的互补和优化，提高感知和认知的全面性和准确性。随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，智能视觉技术的实时性和动态性将得到进一步提高，实现对复杂环境和多变目标的快速、准确和可靠的感知和认知。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，智能视觉技术将在更多领域得到应用，如医疗、教育、娱乐等，为人们的生活和工作带来更多便利和乐趣。多模态感知融合实时性和动态性应用领域拓展智能视觉技术发展趋势PART03工业机器人与智能视觉关系2023REPORTING精确性01工业机器人需要高精度的定位和识别能力，以确保操作的准确性和一致性。智能视觉技术能够提供亚像素级别的精度，满足工业机器人的精确性需求。灵活性02现代生产线要求工业机器人能够适应不同的任务和产品变化。智能视觉技术可以通过学习和识别不同的物体和场景，为工业机器人提供灵活的感知和决策能力。自主性03工业机器人需要具备一定程度的自主性，以便在复杂环境中独立工作。智能视觉技术可以帮助工业机器人感知周围环境并做出相应决策，提高其自主性。工业机器人对智能视觉需求姿态估计和跟踪通过智能视觉技术，工业机器人可以估计和跟踪物体的姿态和运动轨迹。这对于需要精确控制物体位置和姿态的任务非常有用，如焊接、喷涂等。目标识别和定位智能视觉技术可以帮助工业机器人识别和定位目标物体，包括形状、颜色、纹理等特征。这对于装配、检测、搬运等任务至关重要。环境感知和建模智能视觉技术可以帮助工业机器人感知周围环境并建立三维模型。这对于导航、避障、路径规划等任务非常重要。智能视觉在工业机器人中应用深度学习驱动的智能视觉随着深度学习技术的发展，智能视觉在工业机器人中的应用将越来越广泛。深度学习算法可以处理复杂的图像和视频数据，提高工业机器人的感知和决策能力。多模态感知与融合未来工业机器人将不仅依赖视觉感知，还将融合听觉、触觉等多种感知模态。多模态感知与融合将提高工业机器人的感知能力和适应性。强化学习与自主决策结合强化学习技术，工业机器人可以通过试错学习不断优化自身行为。这将使工业机器人具备更强的自主决策能力和适应性，能够应对更加复杂和多变的生产环境。两者融合发展趋势PART04典型案例分析2023REPORTING智能相机、图像处理软件、工业机器人及抓取装置等。系统组成通过智能相机获取目标物体的图像信息，利用图像处理软件进行图像处理和识别，生成抓取路径和姿态，然后控制工业机器人进行抓取操作。工作原理适用于自动化生产线上的物料搬运、分拣、装配等作业。应用场景案例一

案例二技术原理利用深度学习算法对大量样本进行学习，提取目标物体的特征，建立识别模型，实现目标物体的识别和定位。实现过程首先收集并标注样本数据，然后构建深度学习模型进行训练，最后将训练好的模型应用于工业机器人的目标识别和定位。应用价值提高工业机器人的自主性和智能化水平，降低人工干预程度，提高生产效率和质量。在自动化生产线上安装智能视觉系统，实时监测生产过程中的物料、产品状态及环境变化。应用方式通过图像处理、模式识别等技术手段，对生产线上的异常情况进行自动检测和报警，同时实现生产数据的自动采集和分析。功能实现提高生产线的自动化程度、降低人工巡检成本、提高生产过程的可控性和产品质量稳定性。效益提升案例三：智能视觉在自动化生产线中应用PART05挑战与机遇2023REPORTING当前工业机器人和智能视觉技术仍存在一定局限性，如机器人自主决策能力、视觉系统对复杂环境的适应性等方面仍需提升。技术瓶颈高性能工业机器人和智能视觉系统的研发、制造成本较高，限制了其在部分行业的应用普及。成本高企目前针对工业机器人和智能视觉技术的法规和标准体系尚不完善，给相关产品的研发、应用和推广带来一定困难。法规与标准缺失当前面临挑战未来发展趋势预测未来工业机器人和智能视觉技术的发展将更加注重产业链上下游的协同合作，形成更加紧密的产业生态。产业链协同随着人工智能、大数据等技术的不断发展，工业机器人和智能视觉技术有望实现更高层次的融合创新，提升机器人的智能化水平和视觉系统的感知能力。技术融合创新随着技术的不断成熟和成本降低，工业机器人和智能视觉系统的应用领域将进一步拓展，覆盖更多行业和场景。应用领域拓展行业应用前景展望工业机器人和智能视觉技术在制造业