分接頭式交換機 1756-IR12 耐振動 耐高溫

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首先，3D 智能相機通過激光掃描，獲取料筐中工件的圖片信息，并通過自身的軟件系統，形成高精度的 3D點云數據，從而實現對工件狀態的實時監控和數據獲取。在項目初期調試階段，智能相機軟件系統會主動收集大量的圖片信息并通過深度學習標注訓練工具軟件系統，對不同狀態的工件圖片進行分類識別，完成工件模型識別訓練，使智能系統達到穩定的、高效的工作狀態。

系統在獲得工件狀態點云圖像后，其軟件計算系統經過大量的數據計算，完成物理信息系統的轉換，獲取所有工件姿態、位姿矯正和選取抓取點等數據信息，該數據信息即為該案例的工程參數。此時根據智能相機主控軟件的參數設置，系統會自主的編寫機器人邏輯控制程序，根據點云圖像判斷工件的堆疊層級，規劃工件抓取順序，并在虛擬仿真環境下生成機器人運動路徑軌跡，至此機器人系統完成了主動獲取外界環境參數并主動規劃作業任務的能力。機器人系統自動生成的路徑軌跡如圖4所示。

圖4 機器人系統自動生成的路徑軌跡

因為工件處于“深坑”式的料筐中，所以機器人在抓取過程中，需要尋找一個合適的姿態完成工件的抓取，特別是靠近料筐邊緣的工件，一側是工件，另一側是料筐壁，所以很容易導致機器人與料筐壁發生碰撞，因此機器人在完成作業路徑規劃后，根據料筐模型的位置參數，可以在虛擬仿真軟件環境下做移動路徑軌跡的仿真計算，確保機器人自動規劃的抓取姿態和軌跡路徑是安全可靠的。機器人抓取姿態和路徑軌跡的仿真計算如圖5所示。

圖5 機器人抓取姿態和路徑軌跡的仿真計算

3D智能相機的應用，使傳統工業機器人實現了智能制造自感知和高柔性的核心要求，但是這只是執行層面的提升，而管理層面和計算層面的問題，還需要先進的信息系統和計算系統來支撐。

（3）基于5G通信和云端計算的數據傳輸和處理系統工業機器人的智能化應用過程中，設置了大量的傳感器來收集物理對象的信息，并通過信息物理系統將這些信息轉換成數字信號，機器人通過對這些數字信號的解讀來實現對物理對象的監控和外在環境的感知，所以整個系統的數據傳輸能力和數據處理能力決定了該系統的智能化水平。本項目案例采用了5G的數據傳輸方式和華為云端服務器的數據處理方式，具體邏輯架構如圖6所示。

圖6 數據傳輸與處理系統邏輯圖

機器人系統和智能相機系統將收集到的大量的數據通過5G網絡時時傳遞到工廠SAP云端服務器，經現場測試，5G網絡提供超過100Mb/s的上行速率，保證了高清圖像和機器人動態數據的無差錯傳輸，數據傳遞過程零數據丟失和零宕機，保證數據的實時傳遞和穩定傳輸，特別是數據自動加密和數據自動備份，使整個數據系統更加安全可靠。云端服務器在收到數據信息后，能夠快速解析、處理與存儲，并通過5G將命令信息反饋給機器人執行端控制器，使機器人能夠快速、準確地移動，高效的完成生產任務。另一方面，云端服務器通過分析獲取的關于機器人系統動態運行數據，可以反之監測機器人的運行狀態，提供預測性維護和避免突發性故障，從而提高機器人系統的工作效率和保證產品質量。

在工廠管理層面，通過云端服務器的應用，客戶可以利用共享的軟硬件資源靈活的調用云端信息，云端服務器可以有效地將銷售、制造、儲存甚至網絡等數據信息整合起來形成動態共享信息資源池，從而幫助管理層實現正確決策和市場迅速響應。

3.4 實踐效果

該項目的成功規劃和實施，不但解決了客戶的生產瓶頸問題，還在客戶有限的成本投入內完成了工廠產業化升級，幫助客戶提前轉變了生產管理模式。

1）完成了工業機器人的智能化應用，3D視覺系統和智能軟件系統使傳統工業機器人變得更加“聰明”，可以主動識別多種型號產品并完成在任意姿態下的智能拾取與自主規劃路徑的智能搬運，實現了智能制造的自感知、高柔性的核心要求，真正做到了完全替代工人，而且遠遠高于工人的工作效率。

2）5G通信技術與云端服務器的應用，一方面極大地提高了設備生產效率和企業管理效率；另一方面與傳統生產管理模式相比，客戶以長期租賃的方式獲得的穩定的數據系統，并且隨時享受迭代升級的服務，也減少了維護人員的投入成本，同時享有更加裝業團隊的維護與培訓服務，間接的降低了企業運營成本，增強了產品在市場上的競爭力。

04結束語

隨著全球制造業的快速發展，工業機器人技術已經得到了廣泛的應用和開發，當今面對智能制造的發展要求，機器人很難再單純的依靠傳統應用模式來實現價值大化，因此工業機器人的智能化應用是智能制造時代必然選擇。3D視覺技術、信息物理系統、大數據、5G和云計算等新科技的快速發展為工業機器人的智能化應用提供了可靠支持，能夠幫助企業在傳統工業機器人基礎上實現更大的提升生產效率和優化管理系統，使企業主動地占據有利的競爭位置和具備更大的競爭優勢。

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