工业机器人的主要应用领域有哪些？机器人的视觉传感器有哪些？
1、工业机器人的主要应用领域有哪些？
1、输送线。机器人及输送线物流自动化系统可应用于建材、家电、电子、化纤、汽车、食品等行业。
2、机器人涂胶工作站。主要包括机器人、供胶系统、涂胶工作台、工作站控制系统及其它周边配套设备。为了提高系统的可靠性，涂胶工作站中的机器人和供胶系统，1般采用国外产品，根据用户的需求，进行工作台、控制柜及周边配套设备的设计制造，并完成涂胶系统的集成。该工作站自动化程度高，适用于多品种、大批量生产，可广泛地应用于汽车风挡、汽车摩托车车灯、建材门窗、太阳能光伏电池涂胶等行业。
3、焊接。随着电子技术、计算机技术、数控及机器人技术的发展，自动弧焊机器人工作站, 从60年代开始用于生产以来，其技术已日益成熟，稳定和提高焊接质量。因此，在各行各业已得到了广泛的应用。
4、自动装箱。机器人自动装箱、码垛工作站是1种集成化的系统，它包括工业机器人、控制器、编程器、机器人手爪、自动拆/叠盘机、托盘输送及定位设备和码垛模式软件等。它还配置自动称重、贴标签和检测及通讯系统，并与生产控制系统相连接，以形成1个完整的集成化包装生产线。扩展资料工业机器人最显著的特点有以下几个：(1)可编程。生产自动化的进1步发展是柔性启动化。工业机器人可随其工作环境变化的需要而再编程，因此它在小批量多品种具有均衡高效率的柔性制造过程中能发挥很好的功用，是柔性制造系统中的1个重要组成部分。(2)拟人化。工业机器人在机械结构上有类似人的行走、腰转、大臂、小臂、手腕、手爪等部分，在控制上有电脑。此外，智能化工业机器人还有许多类似人类的“生物传感器”，如皮肤型接触传感器、力传感器、负载传感器、视觉传感器、声觉传感器、语言功能等。传感器提高了工业机器人对周围环境的自适应能力。(3)通用性。除了专门设计的专用的工业机器人外，1般工业机器人在执行不同的作业任务时具有较好的通用性。比如，更换工业机器人手部末端操作器（手爪、工具等）便可执行不同的作业任务。参考资料来源：百度百科-工业机器人 （面向工业领域的机器人） 。
2、机器人的视觉传感器有哪些？
如今的机器人已具有类似人1样的肢体及感官功能,有1定程度的智能,动作程序灵活,在工作时可以不依赖人的操纵。而这1切都少不了传感器的功劳,传感器是机器人感知外界的重要帮手,它们犹如人类的感知器官,机器人的视觉、力觉、触觉、嗅觉、味觉等对外部环境的感知能力都是由传感器提供的,同时,传感器还可用来检测机器人自身的工作状态,以及机器人智能探测外部工作环境和对象状态。并能够按照1定的规律转换成可用输出信号的1种器件,为了让机器人实现尽可能高的灵敏度,在它的身体构造里会装上各式各样的传感器,那么机器人究竟要具备多少种传感器才能尽可能的做到如人类1样灵敏呢?以下是从机器人家上看到的，希望对你有用根据检测对象的不同可将机器人用传感器分为内部传感器和外部传感器。内部传感器主要用来检测机器人各内部系统的状况,如各关节的位置、速度、加速度温度、电机速度、电机载荷、电池电压等,并将所测得的信息作为反馈信息送至控制器,形成闭环控制。而外部传感器是用来获取有关机器人的作业对象及外界环境等方面的信息,是机器人与周围交互工作的信息通道,用来执行视觉、接近觉、触觉、力觉等传感器,比如距离测量、声音、光线等。具体介绍如下:
1、视觉传感器机器视觉是使机器人具有感知功能的系统,其通过视觉传感器获取图像进行分析,让机器人能够代替人眼辨识物体,测量和判断,实现定位等功能。业界人士指出,目前在中国使用简便的智能视觉传感器占了机器视觉系统市场60%左右的市场份额。视觉传感器的优点是探测范围广、获取信息丰富,实际应用中常使用多个视觉传感器或者与其它传感器配合使用,通过1定的算法可以得到物体的形状、距离、速度等诸多信息。以深度摄像头为基础的计算视觉领域已经成为整个高科技行业最热门的投资和创业热点之1。有意思的是,这1领域的许多尖端成果都是由初创公司先推出,再被巨头收购发扬光大,例如Intel收购RealSense实感摄像头、苹果收购Kinect的技术供应商PrimeSense, Oculus又收购了1家主攻高精确度手势识别技术的以色列技术公司PebblesInterfaces。在国内计算视觉方面的创业团队虽然还没有大规模进入投资者的主流视野,但当中的佼佼者已经开始取得了令人瞩目的成绩。深度摄像头早在上世纪 80 年代就由 IBM 提出相关概念,这家持有过去、现在和未来几乎所有硬盘底层数据的超级公司,可谓是时代领跑者。2005年创建于以色列的 PrimeSense 公司可谓该技术民用化的先驱。当时,在消费市场推广深度摄像头还处在概念阶段,此前深度摄像头仅使用在工业领域,为机械臂、工业机器人等提供图形视觉服务。由它提供技术方案的微软Kinect成为深度摄像头在消费领域的开山之作,并带动整个业界对该技术的民用开发。
2、声觉传感器声音传感器的作用相当于1个话筒(麦克风)。它用来接收声波,显示声音的振动图象。但不能对噪声的强度进行测量。声觉传感器主要用于感受和解释在气体(非接触感受)、液体或固体(接触感受)中的声波。声波传感器复杂程度可以从简单的声波存在检测到复杂的声波频率分析,直到对连续自然语言中单独语音和词汇的辨别。据悉,从20世纪50年代开始,BELL实验室开发了世界上第1个语音识别Audry系统,可以识别10个英文数字。到20世纪70年代声音识别技术得到快速发展,动态时间规整(DTW)算法、矢量量化(VQ)以及隐马尔科夫模型(HMM)理论等相继被提出,实现了基于DTW技术的特定 人孤立语音识别系统。近年来,声音识别技术已经从实验室走向实用,国内外很多公司都利用声音识别技术开发出相应产品。比较知名的企业有思必驰、科大讯飞以及腾讯、百度等巨头,共闯语音技术领域。
3、距离传感器用于智能移动机器人的距离传感器有激光测距仪(兼可测角)、声纳传感器等,近年来发展起来的激光雷达传感器是目前比较主流的1种,可用于机器人导航和回避障碍物,比如SLAMTEC-思岚科技研发的RPLIDARA2激光雷达可进行360度全方面扫描测距,来获取周围环境的轮廓图,采样频率高达每秒4000次,成为目前业内低成本激光雷达最高的测量频率。配合SLAMTEC-思岚科技的SLAMWARE自主定位导航方案可帮助机器人实现自主构建地图、实时路劲规划与自动避开障碍物。
4、触觉传感器触觉传感器主要是用于机器人中模仿触觉功能的传感器。触觉是人与外界环境直接接触时的重要感觉功能,研制满足要求的触觉传感器是机器人发展中的技术关键之1。随着微电子技术的发展和各种有机材料的出现,已经提出了多种多样的触觉传感器的研制方案,但目前大都属于实验室阶段,达到产品化的不多。
5、接近觉传感器接近觉传感器介于触觉传感器和视觉传感器之间,可以测量距离和方位,而且可以融合视觉和触觉传感器的信息。接近觉传感器可以辅助视觉系统的功能,来判断对象物体的方位、外形,同时识别其表面形状。因此,为准确抓取部件,对机器人接近觉传感器的精度要求是非常高的。这种传感器主要有以下几点作用:发现前方障碍物,限制机器人的运动范围,以避免不障碍物収生碰撞。在接触对象物前得到必要信息,比如与物体的相对距离,相对倾角,以便为后续动作做准备。获取物体表面各点间的距离,从而得到有关对象物表面形状的信息。
6、滑觉传感器滑觉传感器主要是用于检测机器人与抓握对象间滑移程度的传感器。为了在抓握物体时确定1个适当的握力值,需要实时检测接触表面的相对滑动,然后判断握力,在不损伤物体的情况下逐渐增加力量,滑觉检测功能是实现机器人柔性抓握的必备条件。通过滑觉传感器可实现识别功能,对被抓物体进行表面粗糙度和硬度的判断。滑觉传感器按被测物体滑动方向可分为3类:无方向性、单方向性和全方向性传感器。其中无方向性传感器只能检测是否产生滑动,无法判别方向;单方向性传感器只能检测单1方向的滑移;全方向性传感器可检测个方向的滑动情况。这种传感器1般制成球形以满足需要。
7、力觉传感器力觉传感器是用来检测机器人自身力与外部环境力之间相互作用力的传感器。力觉传感器经常装于机器人关节处,通过检测弹性体变形来间接测量所受力。装于机器人关节处的力觉传感器常以固定的3坐标形式出现,有利于满足控制系统的要求。目前出现的6维力觉传感器可实现全力信息的测量,因其主要安装于腕关节处被称为腕力觉传感器。腕力觉传感器大部分采用应变电测原理,按其弹性体结构形式可分为两种,筒式和十字形腕力觉传感器。其中筒式具有结构简单、弹性梁利用率高、灵敏度高的特点;而十字形的传感器结构简单、坐标建立容易,但加工精度高。
8、速度和加速度传感器速度传感器有测量平移和旋转运动速度两种,但大多数情况下,只限于测量旋转速度。利用位移的导数,特别是光电方法让光照射旋转圆盘,检测出旋转频率和脉冲数目,以求出旋转角度,及利用圆盘制成有缝隙,通过2个光电2极管辨别出角速度,即转速,这就是光电脉冲式转速传感器。加速度传感器是1种能够测量加速度的传感器。通常由质量块、阻尼器、弹性元件、敏感元件和适调电路等部分组成。传感器在加速过程中,通过对质量块所受惯性力的测量,利用牛顿第2定律获得加速度值。根据传感器敏感元件的不同,常见的加速度传感器包括电容式、电感式、应变式、压阻式、压电式等。机器人要想做到如人类般的灵敏,视觉传感器、声觉传感器、距离传感器、触觉传感器、接近觉传感器、力觉传感器、滑觉传感器、速度和加速度传感器这8种传感器对机器人极为重要,尤其是机器人的5大感官传感器是必不可少的,从拟人功能出发,视觉、力觉、触觉最为重要,目前已进入实用阶段,但它的感官,如听觉、嗅觉、味觉、滑觉等对应的传感器还等待11攻克。
3、机器视觉系统在机器人中主要有哪些功能？
机器视觉按照功能可以大致区分为识别、定位、测量、检测、引导5类。 （1）识别：机器视觉可以对图像进行处理、分析和理解，用于对1些1维码或2维 码的解码、光学字符的识别与确认、颜色及形状的识别等； （2）机器视觉采用先进的图像视觉检测技术，对高速运动的工业产品进行实时全面 视觉定位分析，主要用于自动生产及装配； （3）机器视觉可以在非接触的情况下，对产品尺寸进行高精度的测量，以确定产品 外观的尺寸是否存在误差； （4）机器视觉可以用于产品表面的精密检测，包括目标方向及位置检测，检测产品 表面的压伤、破损、刮伤、脏污、变形等问题，及印刷表面的瑕疵检测等； （5）机器视觉普遍应用于智能制造的工业机器人领域，当前工业机器人已经大范围 应用于自动化流水线，机器视觉系统可以在机器人操作过程中帮助机器人实时了解 工作环境的变化，相应的调整动作以保证任务的正确完成。
