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物件抓取技术难于逾越的瓶颈

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物件抓取技术难于逾越的瓶颈

  • 分类:介绍电气知识
  • 作者:
  • 来源:
  • 发布时间:2017-02-20 02:39
  • 访问量:

【概要描述】  目前,全球即将迎来工业4.0时代,作为主要标志之一的工业自动化已经成为最热门的创业方向。据沈瀚介绍,全球范围内,工业自动化领域主要出现了三类创新方向。首先,为新的制造和物流应用场景提供整体解决方案,加入人工智能、数据分析等新的技术提升。这一领域主要聚集了ABB、Kuka、FANUC、Kiva(被亚马逊收购)等众多自动化领域的巨头。沈瀚表示。   “但是对于欧美初创企业来说,这个领域启动资金需求大,论证和销售周期长,核心技术壁垒往往有限,很容易就会陷入比拼价格和性价比的局面。对大量的中小企业客户而言,全套自动化方案虽然诱人,但是需要资金大,因此购买力也很有限。”   其次,视觉识别技术。工业自动化的另一个必备因素就是给机器人“装上眼睛”。以往的工业自动化场景机器人只需重复处理预设尺寸的物件。但是随着制造业和物流业的发展,物件的位置、摆放方向、种类、形状和大小也越来越多样,需要机器人有视觉识别能力。目前这一方向也面临着一些挑战和机遇,主要体现为是否能为客户提供达标的识别准确度和精度以及满意的性价比。   再次,物件抓取技术。物件抓取方面,传统方法是通过真空吸盘或是机械爪来抓取物件,比如用真空吸盘吸附汽车玻璃挡风板等,但是目前还有大量的物件无法通过传统方法抓取,比如布料、水果、柔性电子器件等。   “布料遇到真空吸盘会透气、变形,而柔性PCB遇到真空吸盘则非常容易损坏,不能用传统方法抓取。同时,已有的物件抓取技术为了达到高精准度对于视觉识别的要求是比较高的,而目前尚未看到一个性价比较好的视觉识别方案。”沈瀚向钛媒体坦言。

物件抓取技术难于逾越的瓶颈

【概要描述】  目前,全球即将迎来工业4.0时代,作为主要标志之一的工业自动化已经成为最热门的创业方向。据沈瀚介绍,全球范围内,工业自动化领域主要出现了三类创新方向。首先,为新的制造和物流应用场景提供整体解决方案,加入人工智能、数据分析等新的技术提升。这一领域主要聚集了ABB、Kuka、FANUC、Kiva(被亚马逊收购)等众多自动化领域的巨头。沈瀚表示。

  “但是对于欧美初创企业来说,这个领域启动资金需求大,论证和销售周期长,核心技术壁垒往往有限,很容易就会陷入比拼价格和性价比的局面。对大量的中小企业客户而言,全套自动化方案虽然诱人,但是需要资金大,因此购买力也很有限。”

  其次,视觉识别技术。工业自动化的另一个必备因素就是给机器人“装上眼睛”。以往的工业自动化场景机器人只需重复处理预设尺寸的物件。但是随着制造业和物流业的发展,物件的位置、摆放方向、种类、形状和大小也越来越多样,需要机器人有视觉识别能力。目前这一方向也面临着一些挑战和机遇,主要体现为是否能为客户提供达标的识别准确度和精度以及满意的性价比。

  再次,物件抓取技术。物件抓取方面,传统方法是通过真空吸盘或是机械爪来抓取物件,比如用真空吸盘吸附汽车玻璃挡风板等,但是目前还有大量的物件无法通过传统方法抓取,比如布料、水果、柔性电子器件等。

  “布料遇到真空吸盘会透气、变形,而柔性PCB遇到真空吸盘则非常容易损坏,不能用传统方法抓取。同时,已有的物件抓取技术为了达到高精准度对于视觉识别的要求是比较高的,而目前尚未看到一个性价比较好的视觉识别方案。”沈瀚向钛媒体坦言。

  • 分类:介绍电气知识
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  • 发布时间:2017-02-20 02:39
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  目前,全球即将迎来工业4.0时代,作为主要标志之一的工业自动化已经成为热门的创业方向。据沈瀚介绍,全球范围内,工业自动化领域主要出现了三类创新方向。首先,为新的制造和物流应用场景提供整体解决方案,加入人工智能、数据分析等新的技术提升。这一领域主要聚集了ABB、Kuka、FANUC、Kiva(被亚马逊收购)等众多自动化领域的巨头。沈瀚表示。

  “但是对于欧美初创企业来说,这个领域启动资金需求大,论证和销售周期长,核心技术壁垒往往有限,很容易就会陷入比拼价格和性价比的局面。对大量的中小企业客户而言,全套自动化方案虽然诱人,但是需要资金大,因此购买力也很有限。”

  其次,视觉识别技术。工业自动化的另一个必备因素就是给机器人“装上眼睛”。以往的工业自动化场景机器人只需重复处理预设尺寸的物件。但是随着制造业和物流业的发展,物件的位置、摆放方向、种类、形状和大小也越来越多样,需要机器人有视觉识别能力。目前这一方向也面临着一些挑战和机遇,主要体现为是否能为客户提供达标的识别准确度和精度以及满意的性价比。

  再次,物件抓取技术。物件抓取方面,传统方法是通过真空吸盘或是机械爪来抓取物件,比如用真空吸盘吸附汽车玻璃挡风板等,但是目前还有大量的物件无法通过传统方法抓取,比如布料、水果、柔性电子器件等。

  “布料遇到真空吸盘会透气、变形,而柔性PCB遇到真空吸盘则非常容易损坏,不能用传统方法抓取。同时,已有的物件抓取技术为了达到高精准度对于视觉识别的要求是比较高的,而目前尚未看到一个性价比较好的视觉识别方案。”沈瀚向钛媒体坦言。

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