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离机器人“统治”汽车制造业还有多远?
2022-09-02 00:55
本文摘要:这是生产车间中少见的情景,有时不会让人误解到马戏团中驯化猛兽的场景:关口在铁笼子里的焊机器人。实质上机器人在保护区外也能分担更好的任务。 比如托举运物穿过车间,然后精确放到目标方位上;或是帮助生产员工重复使用薄膜和橡胶密封件,组装组件,将轮轴精确相同在底盘上。 为了让人与机器相互相似而会产生危险性,还须要解决问题机器人在移动及安全性性能方面的一些难题。 对于机器人来说,拒绝它们必需需要很好地解读人类的不道德。

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这是生产车间中少见的情景,有时不会让人误解到马戏团中驯化猛兽的场景:关口在铁笼子里的焊机器人。实质上机器人在保护区外也能分担更好的任务。

比如托举运物穿过车间,然后精确放到目标方位上;或是帮助生产员工重复使用薄膜和橡胶密封件,组装组件,将轮轴精确相同在底盘上。  为了让人与机器相互相似而会产生危险性,还须要解决问题机器人在移动及安全性性能方面的一些难题。

对于机器人来说,拒绝它们必需需要很好地解读人类的不道德。坐落于奥地利斯太尔的生产应用于研究企业Profactor公司技术总经理Andreas Pichler特别强调。

  那么怎样才能让这些铁皮同事显得更为聪慧呢?在Pichler显然,首先要需要很快感官周边的工作环境:我们设计了一套计算出来程序,使用一台摄像机作为扫瞄设备。Pichler说道。但这台设备并不是展开照片,而是动态对辨识出来的物体展开建模。

要想要构建这一点,就必需将摄制的图像和摄像机的移动路径人组一起。  Profactor的研发工程师与宝马斯太尔工厂正在合作积极开展一个项目,在发动机组装工序中运用移动图形处理技术,一台辅助机器人帮助装配线上的工人,将轴瓦加装在连杆大端轴承上。

  目前,宝马斯太尔工厂正在全力研发合乎工效习的视觉化技术。只要工人抱住到滑槽里去拿轴瓦,系统就不会辨识出有这个轴瓦可以放到哪种连杆大端轴承上。摄像机不会动态找到工人抱住拿走的动作,同时彩色光束投影仪不会在瞬间很快表明轴瓦可以放到哪些连杆上。

目前,这种视觉辅助组装技术早已已完成了可行性测试,结果令人鼓舞,不过这个项目还过于成熟期。Pichler说。


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