近年來,隨著工業(yè) 4.0 標準的不斷推進和人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展,機器人產(chǎn)業(yè)迎來新一輪浪潮,正逐步向系統(tǒng)化、模塊化、智能化的方向發(fā)展。 高度智能是對新一代機器人的重大共性技術(shù)需求。當(dāng)前協(xié)作機器人應(yīng)用面雖然越來越廣,但在復(fù)雜作業(yè)能力、非結(jié)構(gòu)化應(yīng)用方面需要更加智能化。
如何利用多傳感器融合技術(shù)進一步加速機器人產(chǎn)品的智能化和平臺化,如何快速有效地提高產(chǎn)品開發(fā)效率,促進產(chǎn)品迭代周期就成為業(yè)界產(chǎn)品研發(fā)的重要課題。 多可智能應(yīng)用控制器Duco mind應(yīng)運而生,作為軟硬件集成化智能設(shè)備,它的誕生為多可協(xié)作機器人的不同應(yīng)用場景賦予了更多價值,為終端使用場景降本增效。
多傳感器融合,深度學(xué)習(xí),自主決策
多傳感器融合技術(shù)應(yīng)用到機器人中意味著機器人智能化水平的提升,Duco mind能夠融合機器人力覺、視覺等傳感器,輕而易舉實現(xiàn)柔性裝配、恒力操作等。
其核心在于通過深度學(xué)習(xí)算法對多傳感器收集到的信息進行有效處理和融合,提高機器人對不確定信息的‘識別’能力,確保有更多可靠的信息被利用,并通過算法讓機器人自主判斷出周圍的環(huán)境,自主決策,生成指令,避免單獨、孤立地處理各傳感器采集的信息,從而導(dǎo)致信息處理工作量的增加和信息資源的浪費,造成決策失誤。尤其是在視覺檢測領(lǐng)域,基于智能算法的機器人技術(shù)與視覺技術(shù)的結(jié)合表現(xiàn)出了巨大的優(yōu)勢。
圖形化視覺算法編程,標定簡便
內(nèi)置豐富圖形化視覺算法編程,提供豐富的2D(定位、掃碼、檢測、測量)、3D(分割、定位、檢測)算子,并且提供簡便易用的標定內(nèi)參數(shù),便于機器人與相機在三維空間內(nèi)的坐標標定。在抓取跟隨或視覺分揀等視覺檢測領(lǐng)域能夠為客戶減少由于產(chǎn)線迭代調(diào)整而帶來的重復(fù)編程,并降低了編程的門檻和難度。
多種應(yīng)用包集成,實現(xiàn)簡單配置
除了軟硬件的智能化、生態(tài)化以外,Duco mind還擁有分揀、裝箱、打磨、涂膠、檢測、裝配等典型應(yīng)用配置模板,實現(xiàn)一鍵配置,快捷部署。
以視覺檢測為例,作為工業(yè)生產(chǎn)不可或缺的環(huán)節(jié),質(zhì)檢工序往往是制約效率提升的瓶頸。原因在于,傳統(tǒng)人工目檢的方式不僅存在人力成本高、檢測標準不統(tǒng)一等弊病,檢測精度也會隨著質(zhì)檢工人疲勞度的增加而大幅降低。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn),許多企業(yè)正開始嘗試在生產(chǎn)線中運用融合視覺感知的協(xié)作機器人來提升品檢的效率和精度?；谝曈X檢測領(lǐng)域的典型應(yīng)用配置,機器人能夠被更快速地應(yīng)用于產(chǎn)線上。
多可協(xié)作機器人+Duco mind將視覺、力覺等傳感器與機器人技術(shù)和人工智能技術(shù)等完美地融合在一起,帶來更加易用、可擴展的自動化應(yīng)用,來幫助企業(yè)實現(xiàn)更多人力資源的釋放與轉(zhuǎn)移,提升企業(yè)生產(chǎn)效率,幫助企業(yè)更便捷、更快速地調(diào)整產(chǎn)線,減少部署和停工的時間。
中科新松作為工信部認定的協(xié)作機器人細分領(lǐng)域?qū)＞匦?ldquo;小巨人”企業(yè),在協(xié)作機器人領(lǐng)域本體及生態(tài)上不斷開拓創(chuàng)新,結(jié)合新興技術(shù),不斷挖掘更多協(xié)作機器人應(yīng)用場景,為更多行業(yè)客戶創(chuàng)造價值。
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