3月31日由中国2018.com主办的中国工业机器人技术应用论坛——协作机器人应用场景技术研讨会（深圳站），我们邀请了七位在协作机器人领域深耕多年的从业者们，以多种角度为我们深入介绍了协作机器人。中国2018.com通过整理，希望带领读者们踏入协作机器人的大门，共同来探索协作机器人的无限可能。以下是第二期，达明机器人销售经理陈海平——《协作机器人让自动化变得简单快速》。
传统工业型机器人常见于以下十类工作项目：弧焊、电焊、物料搬运、设备维护、喷涂、装箱码垛、组装、机械加工、打胶与检查等。受其工作场景的限制，它们的工作具有4D的特点就是Dangerous(危险), Dull(枯燥), Dirty(脏污)与Dumb(简易) 。因此在需要大量手工作业的工作、需要灵活地组装复杂的零件与小量多样产品的生产上，工业机器人都无法满足它们。此时，具有感知能力、安全、灵活、易用、便捷的协作机器人出现就弥补了工业机器人的不足。
协作机器人，顾名思义，就是机器人与人可以在生产线上协同作业，充分发挥机器人的效率和精度及人类的智能。这种机器人不仅性价比高，而且安全方便，能够极大地促进制造企业的发展。未来的智能工厂是人与机器和谐共处所缔造的，无须工作围栏。既完成传统的“人干不了的、人不想干的、人干不好的”任务，又包括能够减轻人类劳动强度、提高人类生存质量的复杂任务。正因如此，人机协作可被看作新型工业机器人的必有属性。
3S助达明机器人抢占协作市场
自2012年，达明机器人就开始涉足机器人项目，最后评估协作机器人市场巨大，后开始大力发展协作机器人。达明机器人具有智能（SMART）、简单（SIMPLE）与安全（SAFE）的特点。
在智能上，达明机器人内置视觉系统，无须担心如何整合复杂的视觉组件、自动矫正视觉系统的参数、对象侦测、影像增强、条形码读取、使用简易的用户接口实现自动化任务。在简单应用上，达明将控制手臂需要的各种功能模块化，做成节点，直接拖拉节点即可做流程编写，逻辑清晰。即使是无软件设计能力和机器人控制经验的工程师也可以操作。在安全上，当机器人手臂碰撞到物体或人体时，会立即停止，符合TS 15066与ISO 10218-1 人类与机器人协同工作安全要求。并且达明已有数名工程师通过德国TUV莱茵10218-2认证，当设备在完成现场风险评估(Risk Assessment)满足ISO 10218-2规范后，即可不须围篱，人机共工。
协作机器人具有以下几个优势，即安装和系统集成的总成本更低；协作型手臂可以在线外进行项目的设计和调试，然后把设备和手臂被推到工作位置，手臂自带相机识别贴在设备上的Landmark标签后，就可以快速补偿空间位置误差，然后开始工作，大大减少现场调试时间；协作型手臂简单易用，其所需要的工程师培训时间和工程师数量将更少。因此，预计到2027年，全球协作机器人的年收入将达到76亿美元，占工业机器人市场的29%，达明机器人从2018年开始全球销量排名第二，其未来发展不容小觑。
协作机器人与2D/3D视觉（手臂+眼睛）
机器视觉是协作机器人智能化的一个重要指标。如果机器人没有配备视觉，使用坐标定义在Robot base上，若手臂与环境位置有变动时，所有点位需要几个小时甚至几天重新调整。当机器人一旦拥有视觉之后，将目标物坐标系统建在Landmark上，只须看一眼，所有点位即立即完成误差补偿，而TM landmark技术就是达明机器人在机器视觉上具有的核心技术优势。
该项技术是将目标物坐标系统建在landmark之上，快速补偿高度，角度，倾斜度误差，使协作机器人简单通过视觉，就可以运用2D视觉实现3D定位效果。达明的3D视觉通过简单四步轻松即可顺利完成任务，它的应用场景可用于组装、检测、产品包装,无序抓取等。
协作机器人发展之AI赋能（手臂+眼睛+大脑）
如果说机器人拥有手和眼，如果再赋予其大脑，那么机器人就将变得更加智能。达明机器人的AI系统可以使用单一控制器，单一软件满足视觉与手臂整合需求。
将Robot+Vision+ AI“手眼脑”结合后，可以高效率的自动瑕疵精准检测，通过将上百张正常的和有瑕疵的图片汇入到AI算法服务器进行训练和学习，由此产生AI神经网络算法模型,再将此算法模型汇入到机械手臂控制器，然后这台机械手臂就具有了智能识别该产品的能力。
当达明机器人内建的视觉系统整合了光源、工业摄像机与感测组件，来撷取影像画面，并结合人工智能的深度学习技术，更能准确感测物体形状、种类、颜色等判别要素；进而提升机器视觉在自动化生产中的检测能力及难度，提升各产业在质量检测的精准度与效能。
结语
达明机器人提供各种创新的机器人产品及解决方案，为打破人类与机器人之间的隔阂，让人机协作关系得以被实现，进而帮助企业、工厂和使用者解决挑战、克服困难做了不小的努力。我们也相信，他们“破除隔阂，协作未来”的愿景也终将会实现！
本文版权归原作者所有，同心智造网（www.hahakm.com）转载文章仅为传播更多信息之目的，如作者信息标记有误，请第一时间联系我们修改或删除，多谢。
