机器人视觉的现实是什么？

机器人视觉或视觉引导机器人系统是许多制造商避免标准工业机器人带来的夹具和定位限制的一种新颖方法。

之所以存在这些约束，是因为机器人通常必须遵循有界或精确的程序，才能以可靠的输出进行可重复的过程。您可以将这些视为将汽车底盘焊接在一起或帮助在大规模装配线上组装组件——这些是精确且高度可重复的操作，可以证明大量和精确的设置成本是合理的，同时仍然有投资回报。

然而，在许多情况下，零件的多样性或其尺寸和体积会使这种精确的跳汰变得不切实际。机器人视觉提供了一种替代方法来完成仍然高度重复的过程。除了视觉能力之外，借助专业技术，机器人视觉还可以打开“自编程”解决方案的大门，这些解决方案不仅可以克服现有夹具约束的限制，而且还可以让机器人在实时过程中做出前所未有的响应零件和位置——所有这些都具有无需手动编程的附加值 .

当今使用机器人的地方

机器人已被汽车制造商和其他大众市场公司普遍使用。据估计，近 40% 的北美制造机器人用于汽车行业。这些机器人组装车辆并将生产流程应用于其零件或最终产品。

这适用于此类制造商，因为汽车 1) 购买昂贵，2) 制造成本高，3) 批量大（有许多型号的汽车每年销售数万甚至数十万辆）， 4) 每 5 到 7 年只看到一次重大的设计变更。

尽管汽车和电子等行业为不同类型的机器人操作提供了动力，但机器人本身并没有对其他形式的操作做出响应。机器人或机器视觉试图通过赋予机器人实时响应环境或识别关键物体并在空间中操纵它们的传感能力来改变这种状况。

就目前情况而言，这些操作中的大多数都是相当重复的——想想码垛、取放或自动化操作，机器人必须在空间中识别和组装或连接小件和组件。这些应用程序仍然可以在人工智能的新用途中发挥作用，但是，使用机器视觉的工业机器人能够像工业环境中的熟练人类工人一样响应，最重要的是使高混合制造商受益。

迄今为止如何尝试机器人视觉

机器人视觉尝试是通过静态图像、雷达、激光雷达或其他公式进行的，而计算机视觉的进步也为开发更多自主机器人创造了其他机会。

我们今天在媒体上看到的最知名的机器人视觉形式是自动驾驶汽车、自主移动机器人和“拣货”机器人。自动驾驶汽车虽然仍处于开发阶段并缓慢实现强大的安全案例，但基本上可以在道路和高速公路上自动运行。

自动驾驶有效地结合使用地图、GPS 和态势感知来评估它要去哪里以及有什么障碍物，同时通常还可以导航交通、灯光、停车标志、行人、限速和物体等各种问题。通往目的地的道路。这项技术已经在今天的特斯拉汽车和其他品牌的汽车中以车道辅助和不同的安全功能的形式提供，这些功能增强了驾驶员的自身能力。

至于自主移动机器人，它们主要用于仓库，有时也用于包裹递送或远程监控场景（例如无人机）。在这些情况下，人工智能还用于处理一般视觉信息并确定特定目标。 Doordash 已经开始部署小型送货机器人，将食物运送到目的地。

各种仓库机器人也被视为能够处理材料，甚至能够进行包装，而基于 Covariant 等技术的“拣选”机器人允许机器人区分传送带上的物体并对其进行包装或分类，无论是批发分销还是零售装运.这在机器人视觉方面更进了一步，因为它旨在区分不同类型的零件并对其进行充分分类——向前迈出了一大步，但仍仅限于仓库应用、材料处理，而不是增值或基于工艺的过程。

对于增值过程，机器人视觉已以多种方式使用，但它们通常是仍然程序化的机器框架的一部分，在编程或部件混合方面不一定实时运行。与此同时，他们比以往任何时候都更需要。在社会疏远、婴儿潮一代退休紧缩和年轻工人缺乏熟练劳动力之间，公司没有足够的自动化选项准备在不增加成本的情况下维持生产产量——为他们自己、客户和消费者。

机器人视觉为何能实现自编程突破

将机器人视觉与有效且专门针对流程的人工智能相结合，是在工作场所赋予工厂和设施真正自主权的最后一步。

在 Omnirobotic，我们创建了红外传感器系统，允许机器人在放置在它们面前时可视化和解释形状。该系统具有足够的深度感知和视野，可以生成制造环境中各种零件、形状和位置的数字化图片，其程度与熟练工人“在自己的头脑中”可能拥有的程度相似。使用人工智能，我们的系统可以在实时过程中生成独特的机器人运动，既缩短了传统的编程过程，又让机器人能够自主运行，而不管零件种类或许多常见的制造商要求如何。

该技术考虑了各种工艺限制。例如，对于喷涂工艺，您是否需要某种工具类型？工具和零件之间是否需要间隔距离？需要喷漆的部分只有面吗？

指定这些功能后，您最终会在识别、解释零件方向和生成独特的机器人运动的过程中直接使用机器视觉来实现这一目标。这些要求最终都需要在用于处理它的 AI 中进行明确的“分工”。通过识别零件、工艺和技术参数，机器最终可以真正解释所有必要信息，使机器人能够通过机器人视觉实现近乎实时的编程。

当然，眼见为实，这种东西有时听起来好得令人难以置信！如果您想了解我们的 Shape-to-Motion™ 技术的全部工作原理，请观看下面的视频。

如何使用机器人视觉来改变您的生产力

那么，与几乎可以处理您扔给它的任何零件的机器人相比，完成一项工作的机器人有什么区别？

嗯，基本上，机器人视觉是一个好的开始，但能够自己思考 关于如何执行操作至关重要。

当然，仍然需要特定的指令和需要克服的某些限制，但关键是，工业机器人比以往任何时候都更接近于“一劳永逸”。

更重要的是，这还使您的团队能够更灵活地专注于材料处理、其他技能甚至创造性任务，并在输出方面实现比以往更高的质量和生产力，同时还克服了高混合的限制和障碍近年来，制造商在寻找熟练劳动力方面。

您可能会称其为“绝对胜利”，但我们更喜欢称其为 Shape-to-Motion™ 技术。今天就联系我们以了解更多信息。

Omnirobotic 为机器人提供自编程技术，使他们能够查看、计划和执行关键的工业喷涂和涂饰过程。 Omnirobotic 的团队将数十年的经验与新的 AI 功能相结合，通过称为 Shape-to-Motion™ 技术的技术提供此功能，该技术可为每个零件和特定要求实时生成独特的机器人运动。 在这里查看您可以从中获得什么样的回报 .