【煙草工業(yè)論文】工業(yè)機(jī)器人識別與檢測技術(shù)研究發(fā)展

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1、【煙草工業(yè)論文】工業(yè)機(jī)器人識別與檢測技術(shù)研究發(fā)展 工業(yè)機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展推動了目標(biāo)識別與智能檢測技術(shù)的進(jìn)步，基于機(jī)器視覺的工業(yè)機(jī)器人能更靈活的完全代替人類工作。本文結(jié)合當(dāng)前國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，指出機(jī)器視覺的是工業(yè)機(jī)器人目標(biāo)識別與智能檢測技術(shù)的必然方向，并分析工業(yè)機(jī)器人視覺的發(fā)展趨勢，為今后的研究工作提供參考。 工業(yè)機(jī)器人；目標(biāo)識別；智能檢測；機(jī)器視覺 1引言 工業(yè)機(jī)器人作為機(jī)電一體化技術(shù)發(fā)展的代表性產(chǎn)品，是整個智能制造的核心設(shè)備。在我國制定的“中國制造2025”制造強(qiáng)國戰(zhàn)略中，機(jī)器人是規(guī)劃的十大重點(diǎn)發(fā)展方向之一。2018年，中國工業(yè)機(jī)器人銷售量

2、達(dá)15.64臺，同比增長14.97%。行業(yè)專家一致認(rèn)為，在未來10年，中國的工業(yè)機(jī)器人裝機(jī)量將呈現(xiàn)指數(shù)級增長，年裝機(jī)量將突破200萬臺。目標(biāo)識別與智能檢測技術(shù)是工業(yè)機(jī)器人分揀系統(tǒng)的重點(diǎn)和難點(diǎn)，其核心技術(shù)為機(jī)器視覺。上世紀(jì)60年代首次提出了機(jī)器視覺的概念，中國在機(jī)器視覺技術(shù)方面發(fā)展較晚，但是市場應(yīng)用前景廣闊，在2015年市場占有率就達(dá)到了全球的8%，并且迅速發(fā)展成為全球第三大機(jī)器視覺市場。本文在概述國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，結(jié)合發(fā)展現(xiàn)狀，指出了機(jī)器視覺的是工業(yè)機(jī)器人目標(biāo)識別與智能檢測技術(shù)的必然方向，并分析了工業(yè)機(jī)器人視覺的發(fā)展趨勢。 2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 國外開展工業(yè)機(jī)

3、器人的目標(biāo)識別與智能檢測方面的研究較早，發(fā)那科（Fanuc）、史陶比爾（Staubli）、安川（YASKAWA）公司等公司早在幾十年前就推出了擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的智能工業(yè)機(jī)器人。智能工業(yè)機(jī)器人的基本結(jié)構(gòu)大同小異，主要包括工業(yè)機(jī)器人、以視覺為主的目標(biāo)識別和智能檢測系統(tǒng)等。國外智能機(jī)器人方面的研究和應(yīng)用發(fā)展時間早，而且發(fā)展非?？欤瑹o論是在適應(yīng)能力、成本和應(yīng)用范圍等方面均有優(yōu)勢。而在我國，這方面的研究仍然剛剛開始，盡管在一些院校和科研機(jī)構(gòu)取得了部分成果，但是仍然需要面對很多問題，其中最核心的問題是：核心元器件（如CCD、CMOS等成像傳感器）基本依賴美國、日本、韓國等國家，國內(nèi)制造廠商主要是進(jìn)行代工，

4、十分不利于我國智能機(jī)器人及視覺技術(shù)發(fā)展。所以加大力度發(fā)展我國智能機(jī)器人技術(shù)，進(jìn)行工業(yè)機(jī)器人的目標(biāo)識別與智能檢測方面的研發(fā)，無論是對于我國發(fā)展工業(yè)機(jī)器人自主創(chuàng)新技術(shù)、還是進(jìn)行工業(yè)機(jī)器人人才的培養(yǎng)，均具有十分重要的意義。 2.1國外研究狀況 日本、德國、美國和韓國在機(jī)器視覺和智能工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。日本最初也是模仿歐美等發(fā)達(dá)國家，但是現(xiàn)在它已經(jīng)找到了自己的技術(shù)創(chuàng)新方法。以庫卡（KUKA）等公司為代表的德國緊跟時代發(fā)展步伐，已將機(jī)器視覺應(yīng)用于生產(chǎn)線工件分揀、汽車發(fā)動機(jī)裝配等工業(yè)環(huán)節(jié)。美國是最早進(jìn)行機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)新的國家，它的機(jī)器視覺發(fā)展面也最廣，不論是在民用工業(yè)

5、方面，還是軍事領(lǐng)域均得到了較大應(yīng)用。對于企業(yè)來說，包括德國庫卡（KUKA）、瑞士ABB、發(fā)那科（FANUC）等機(jī)器人公司均推出了自己公司的機(jī)器視覺系統(tǒng)。國外一些代表企業(yè)或科研院所機(jī)器視覺研究情況如表1所示。 2.2國內(nèi)研究狀況 國內(nèi)的科研機(jī)構(gòu)、高校、企業(yè)對工業(yè)機(jī)器人目標(biāo)識別和智能檢測進(jìn)行了研究，比較有代表性的有新松機(jī)器人自動化有限公司、浙江大華技術(shù)股份有限公司、研華股份有限公司、視覺龍科技有限公司、中國科學(xué)院自動化研究所、北京工業(yè)大學(xué)等。在政府863計(jì)劃的支持下，中國工業(yè)機(jī)器人從上個世紀(jì)90年代初開始，取得了較快的發(fā)展，點(diǎn)焊、弧焊、組裝、噴漆、切割、搬運(yùn)、包裝、

6、碼垛等方面的的工業(yè)機(jī)器人相繼問世。我國建立了20多個機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化基地，實(shí)施100多個機(jī)器人應(yīng)用項(xiàng)目。國內(nèi)機(jī)器視覺技術(shù)方面的企業(yè)，在近十年來發(fā)展迅速，新松、浙江大華、中國科學(xué)院自動化研究所是這方面的佼佼者。國內(nèi)一些代表性的企業(yè)或科研院所機(jī)器視覺研究情況如表2所示。 3工業(yè)機(jī)器人視覺的發(fā)展方向 工業(yè)機(jī)器人加上視覺就等于有了一雙“眼睛”，并具備了識別、引導(dǎo)和定位、外觀檢測、高精度檢測等功能，能更靈活的完全代替人類工作，機(jī)器人視覺分為2D和3D，通過3D視覺可以對物體進(jìn)行3D掃描，能夠獲取物體的立體信息，通過算法精準(zhǔn)的定位，讓生產(chǎn)過程中對物料的使用和把控更加精準(zhǔn)。未來工

7、業(yè)機(jī)器人視覺系統(tǒng)將向工業(yè)機(jī)器人視覺系統(tǒng)性能的提升、多機(jī)器人協(xié)調(diào)系統(tǒng)的發(fā)展、深度學(xué)習(xí)方法優(yōu)化視覺系統(tǒng)等方向發(fā)展[7]。 3.1工業(yè)機(jī)器人視覺系統(tǒng)性能的提升 作為一種先進(jìn)的機(jī)器人感官系統(tǒng)，機(jī)器視覺不僅能對周圍信息進(jìn)行感知，而且能根據(jù)做出優(yōu)化的決策。隨著工業(yè)機(jī)器人的快速發(fā)展，以及應(yīng)用任務(wù)的復(fù)雜化，對機(jī)器視覺的要求也越來越高。開發(fā)出性能更好，符合應(yīng)用任務(wù)的視覺系統(tǒng)，將是機(jī)器視覺的發(fā)展方向之一。 3.2多機(jī)器人協(xié)調(diào)系統(tǒng)的發(fā)展 將視覺技術(shù)與單個工業(yè)機(jī)器人結(jié)合的技術(shù)已經(jīng)比較成熟，但是滿足不了智能工廠的需求。多機(jī)器人協(xié)調(diào)系統(tǒng)功能更強(qiáng)，能完成復(fù)雜的

8、任務(wù)，效率更高，具有良好的發(fā)展前景。 3.3利用深度學(xué)習(xí)方法優(yōu)化視覺系統(tǒng) CNN等深度學(xué)習(xí)方法在圖像處理領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的智能化程度高，并不需要靠人去提取特征。因此利用深度學(xué)習(xí)來對工業(yè)機(jī)器人視覺進(jìn)行優(yōu)化，提供視覺系統(tǒng)的辨識能力，有很大的發(fā)展空間。 4小結(jié) 工業(yè)機(jī)器人技術(shù)和視覺技術(shù)在國內(nèi)外發(fā)展迅速，配備有視覺技術(shù)的工業(yè)機(jī)器人能代替人完成視覺識別、引導(dǎo)和定位、外觀檢測、高精度檢測等工作，并且可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度，顯著降低生產(chǎn)成本。工業(yè)機(jī)器人視覺系統(tǒng)具有廣闊的應(yīng)用前景，也是工業(yè)機(jī)器人目標(biāo)識別與智能檢

9、測技術(shù)發(fā)展的必然方向。 參考文獻(xiàn) [2]李金義,楊成,王京.基于視覺定位的機(jī)器人搬運(yùn)系統(tǒng)[J].制造業(yè)自動化,2011,33(2):40-42. [4]潘麗霞.論工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展與應(yīng)用[J].山西科技,2010,25(3):22-25. [5]徐方,鄒風(fēng)山,鄭春暉.新松機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展及應(yīng)用[J].機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用,2011(5):14-18. [6]譚民,王碩.機(jī)器人技術(shù)研究進(jìn)展[J].自動化學(xué)報(bào),2013,39(7):963-966. [7]楊靜,楊紅平,張慧,等.基于視覺的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用系統(tǒng)發(fā)展及研究綜述[J].甘肅科技縱橫,2018,47(6):58-63.