5G 環(huán)境、通信技術(shù)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展使智能算法能夠用于開(kāi)發(fā)具有全新功能的工業(yè)機(jī)器人。新機(jī)遇意味著支持工業(yè)發(fā)展和提高生產(chǎn)盈利能力的新應(yīng)用。

工業(yè)機(jī)器人依靠程序程序或使用人工智能技術(shù)，自動(dòng)執(zhí)行各種類(lèi)型的任務(wù)，接受命令并執(zhí)行相應(yīng)的功能。然而，機(jī)器人執(zhí)行編程任務(wù)的能力在很大程度上取決于目標(biāo)的準(zhǔn)確檢測(cè)和這些任務(wù)的識(shí)別，因此是視覺(jué)系統(tǒng)。

由于生產(chǎn)和產(chǎn)品類(lèi)型的不同和不斷變化，傳統(tǒng)的定位識(shí)別方法存在誤差嚴(yán)重、準(zhǔn)確率低的特點(diǎn)。因此，在復(fù)雜的環(huán)境中，許多任務(wù)仍然是手動(dòng)執(zhí)行的。

這就是為什么深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得了如此大的突破，它能夠分析來(lái)自安裝在機(jī)器人上的傳感器的各種類(lèi)型的數(shù)據(jù)，例如圖像或力讀取。使用深度學(xué)習(xí)方法可以為生產(chǎn)線上的元件組裝創(chuàng)建更通用和更耐用的解決方案。因此，在現(xiàn)代機(jī)器人技術(shù)中，視覺(jué)算法成功地用于確定位置并規(guī)劃?rùn)C(jī)器人手臂運(yùn)動(dòng)的軌跡，來(lái)自 Fitech 的人工智能專(zhuān)家 Grzegorz Bartyzel 做如下的解釋?zhuān)?/p>

“盡管形狀不同，人工智能仍可幫助工業(yè)機(jī)器人檢測(cè)和捕捉不同類(lèi)型的物體。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)很好的例子是機(jī)器人工作空間中可下載元素的位置或電子工廠生產(chǎn)線上的 PCBA 質(zhì)量控制站?！盉artyzel 說(shuō)。

如果沒(méi)有機(jī)器學(xué)習(xí)，具有大量零件類(lèi)型的自動(dòng)化將無(wú)法盈利，因?yàn)樗枰a(chǎn)工程師的不斷干預(yù)。然而，使用人工智能技術(shù)的機(jī)器人可以下載新零件的圖像，例如從數(shù)據(jù)云中下載，然后成功捕獲和操作新零件。

人工智能主要用于機(jī)器人技術(shù)的三個(gè)領(lǐng)域，因此機(jī)器人應(yīng)用程序變得越來(lái)越實(shí)用，也越來(lái)越有利可圖。這些是：

視覺(jué)系統(tǒng)：人工智能幫助機(jī)器人以更高的準(zhǔn)確度識(shí)別物體，并檢測(cè)他們以前沒(méi)有“見(jiàn)過(guò)”的物體。

運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)：借助人工智能算法，幫助機(jī)器人確定抓取物體的最佳位置和方向以及最佳機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)的軌跡。

數(shù)據(jù)：人工智能算法使機(jī)器人和系統(tǒng)能夠訪問(wèn)大量數(shù)據(jù)，使它們能夠定義純粹的物理和邏輯模式并做出相應(yīng)的響應(yīng)。

在機(jī)器人應(yīng)用方面，人工智能正在慢慢進(jìn)入工業(yè)流程，但已經(jīng)對(duì)生產(chǎn)流程和物流解決方案產(chǎn)生了重大影響。創(chuàng)建的系統(tǒng)允許您構(gòu)建全自動(dòng)生產(chǎn)線、自動(dòng)化控制站和自動(dòng)化物流解決方案。

“這是工業(yè)流程自動(dòng)化的新時(shí)代，它可以為企業(yè)帶來(lái)真正的利益，并讓他們獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)！”Grzegorz Bartyzel 強(qiáng)調(diào)說(shuō)，該公司是該流程的智能元素。

目前，智能機(jī)器人出現(xiàn)了一種新趨勢(shì)，稱(chēng)為深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，機(jī)器人學(xué)會(huì)自己執(zhí)行任務(wù)。這種解決方案在未來(lái)可能會(huì)顯著減少工程師對(duì)工業(yè)流程配置的干擾。到目前為止還處于早期開(kāi)發(fā)階段，因此很難預(yù)測(cè)這項(xiàng)工作的最終效果