人民日报:推动5G与工业互联网融合发展
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2024-01-22
视觉反馈对于在工业应用中工作的机器人是必不可少的视觉可以帮助机器人完成需要导航和识别物体的任务视觉还帮助机器人与人类工人协作,并将来自视觉来源的信息与来自不同传感器的信息进行整合这种集成可以帮助机器人理解它们在太空中的位置。
这些优点推动了机器视觉在机器人中的应用
机器视觉在机器人学中有许多应用目前正在使用,也有许多仍在实验室中进行研究或仍处于概念阶段应用检查 将机器视觉与机器人相结合,可以完成检测任务机器视觉用于检查视觉因素,如表面光洁度、尺寸、标签中的潜在错误以及孔和其他元素的存在。
机器视觉可以比人类更快地完成这些任务,并且错误更少,这意味着生产速度更快,利润也更高识别 机器视觉可以被纳入机器人技术中,赋予机器人目标检测的技能,以便同时识别和分类大量的物体机器视觉寻找对象的“可变”部分,即不同的位并将其分开,以便成功地识别它。
这可以帮助仓库中的机器人快速找到合适的商品,这加快了生产速度,也可以使零售过程更高效导航 机器视觉用于增强和校正来自其他来源的数据,以便在动态环境中安全、自主地移动机器人其他输入数据的测量方法,如加速度计和编码器,可以传递随时间累积的小误差。
由于增加了视觉,机器人可以更精确地移动这种能力对许多工业、制造业、采矿业甚至是自动驾驶汽车都有影响质量控制 通过检测和识别的能力,机器视觉可以可靠地应用于质量控制应用 将机器视觉检测与识别技术相结合,以评估产品是否符合各种质量控制检查。
这有助于提高生产效率和成本效益装配 研究表明,机器视觉可以与机器人系统集成,以创造拣选和放置能力 总之,系统可以从存储站准确地选择正确的装配零件,并将它们放置在正确的装配空间和需要固定的适当零件上。
这就为使用机器视觉的机器人实现自动化装配线提供了可能定位零件 机器视觉机器人通过检测和识别,可以根据其独特的视觉特征进行分类,从而选择所需的零件 这使得生产设备能够自动定位和识别物品,加快生产过程并减少所需的人力。
运输零件 目前正在开发一个数据处理框架,该框架旨在具备解释场景中地板的能力机器视觉用于处理和分析周围环境的信息,从而将运动指令反馈给机器人 这些只是机器人视觉应用的开始许多应用还处于实验室阶段,随着机器视觉技术的发展,其在机器人领域的应用也在不断增加。
将从机器视觉在机器人技术中的应用中获益的行业很多 虽然目前,它们主要用于生产,但采矿、建筑、自主汽车、零售和农业都有机会从这些进步中获益。
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