目录
协作机器人的好处
协作机器人对员工的影响
协作机器人配备的工具
首页 科技周边 人工智能 探索协作机器人的定义

探索协作机器人的定义

Jan 22, 2024 pm 03:21 PM
机器学习

探索协作机器人的定义

协作机器人是尖端技术,改变了传统领域。

协作机器人与人一起工作,具备协作性,装备敏感传感器,使其具有感知能力。当机器人在工作中受到干扰时,会进入安全模式。

机器人在协作功能之外还有其他优势。协作机器人为中小型制造商提供了公平的竞争环境,这是因为几十年来,大型制造商通过使用传统的工业机器人获得了自动化的优势。然而,这些大型机器人通常昂贵且复杂,主要针对大批量和不变的生产过程设计,与小型制造商的小批量和多品种生产相比存在不匹配之处。因此,协作机器人的出现填补了这一空白,使得中小型制造商也能够享受到自动化带来的优势。协作机器人不仅更加灵活和易于操作,还能够适应小批量和多品种的生产需求,为中小型制造商提供了更加自由和灵活的生产环境。

协作自动化是一种多功能、成本效益高且用户友好的技术,能够帮助公司提高生产力、提升生产质量并更快地满足客户需求的变化。

协作机器人的好处

协作机器人具有一些独特的功能,可以让更广泛的企业实现自动化。

1、袖珍、体积小

协作机器人是小型紧凑型机器人,可以在生产过程中的任何地方使用,不会占用太多空间。

2、安装和编程

协作机器人易于安装和编程,适用于智能手机和台式机。便捷的应用程序和软件使其可立即投入使用。

3、灵活

协作机器人可以轻松学习新的操作,因此能胜任生产过程中的不同工作职责。

4、可移动

协作机器人不重且易于移动,安装在移动工作台上,可以在区域内执行任务。

5、精确

协作机器人总是以完全相同的力量以相同的方式执行动作。这确保了相同的质量和准确放置的零件。

6、对员工的积极影响

员工可以避免单调或危险的行为,并且可以通过做更多创造性的工作来发展自己。

7、降低生产成本

通过使用协作机器人,流程得到了简化,产量也提高了。最终,这会降低企业成本。

协作机器人对员工的影响

诸如包装货物、补充库存或流水线工作等生产工作具有“单调”和“重复”等术语的特点。此外,这类工作通常是RSI(重复性劳损)的原因。因经常进行相同动作而引起的状况。

通过让机器人执行生产工人的工作,生产工人将能够专注于其他任务。需要创造力和以解决方案为导向的思维的任务,例如维护或质量控制。

赋予员工创造性和以解决方案为导向的任务可以丰富他们所做的工作,并有助于人们的个人发展。它还鼓励多样性和灵活性,创造有吸引力的工作环境。诸如此类的因素确保员工在他们所做的工作中找到更多的乐趣,更加投入到他们所做的工作中,并变得更有效率。

协作机器人配备的工具

协作机器人的灵活性还体现在可以配备不同的工具。每种工具都对应一种能力,这些工具可分为这几类:夹具、臂端工具(EOAT)、视觉、软件、范围扩展器、安全和供应系统。

1、抓手

抓手可以让协作机器人捡起东西。有许多不同类型的夹具可用于各种任务。这些包括手指夹持器、真空夹持器和磁性夹持器。每个夹具适用于不同的任务。例如,用于食品的软夹具和用于拾取盒子的真空夹具。夹持器也有自己的规格,例如有效载荷、夹持宽度和夹持力等到。

2、臂端工具(EOAT)

End of Arm Tooling是可安装到协作机器人上的各种工具的统称。例如点胶机、螺丝机、砂光机、工具更换器、传感器以及焊接和焊接工具。

3、工具更换器

为了使协作机器人更加灵活,市场上有各种自动工具更换器。这些工具使协作机器人可以完全自主地更换工具,使其能够执行多项操作。例如,在装配应用中,协作机器人会首先使用夹具将所有零件放置在正确的位置,然后使用螺丝刀连接整个零件。最终,这会提高机器人的生产力。

4、视觉系统

视觉系统为协作机器人提供可见性。借助2D或3D摄像头,协作机器人可以定位物体、扫描条形码和识别图案。

5、范围扩展器

范围扩展器允许协作机器人在X轴和Y轴上具有更大的范围。例如,协作机器人可以在大型机器前来回移动,以在流程的不同点执行任务。

6、安全工具

安全性包括所有有助于人机协作安全的工具。

7、软件

有多种软件可用于编程和设计协作机器人应用程序。每个协作机器人都有自己的直观、友好的编程软件。此外还可以使用模拟器软件来设计实体机器人集成,然后再进行实现。

8、进料系统

将物料提供给协作机器人的设备。

以上是探索协作机器人的定义的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

15个值得推荐的开源免费图像标注工具 15个值得推荐的开源免费图像标注工具 Mar 28, 2024 pm 01:21 PM

图像标注是将标签或描述性信息与图像相关联的过程,以赋予图像内容更深层次的含义和解释。这一过程对于机器学习至关重要,它有助于训练视觉模型以更准确地识别图像中的各个元素。通过为图像添加标注,使得计算机能够理解图像背后的语义和上下文,从而提高对图像内容的理解和分析能力。图像标注的应用范围广泛,涵盖了许多领域,如计算机视觉、自然语言处理和图视觉模型具有广泛的应用领域,例如,辅助车辆识别道路上的障碍物,帮助疾病的检测和诊断通过医学图像识别。本文主要推荐一些较好的开源免费的图像标注工具。1.Makesens

一文带您了解SHAP:机器学习的模型解释 一文带您了解SHAP:机器学习的模型解释 Jun 01, 2024 am 10:58 AM

在机器学习和数据科学领域,模型的可解释性一直是研究者和实践者关注的焦点。随着深度学习和集成方法等复杂模型的广泛应用,理解模型的决策过程变得尤为重要。可解释人工智能(ExplainableAI|XAI)通过提高模型的透明度,帮助建立对机器学习模型的信任和信心。提高模型的透明度可以通过多种复杂模型的广泛应用等方法来实现,以及用于解释模型的决策过程。这些方法包括特征重要性分析、模型预测区间估计、局部可解释性算法等。特征重要性分析可以通过评估模型对输入特征的影响程度来解释模型的决策过程。模型预测区间估计

通过学习曲线识别过拟合和欠拟合 通过学习曲线识别过拟合和欠拟合 Apr 29, 2024 pm 06:50 PM

本文将介绍如何通过学习曲线来有效识别机器学习模型中的过拟合和欠拟合。欠拟合和过拟合1、过拟合如果一个模型对数据进行了过度训练,以至于它从中学习了噪声,那么这个模型就被称为过拟合。过拟合模型非常完美地学习了每一个例子,所以它会错误地分类一个看不见的/新的例子。对于一个过拟合的模型,我们会得到一个完美/接近完美的训练集分数和一个糟糕的验证集/测试分数。略有修改:"过拟合的原因:用一个复杂的模型来解决一个简单的问题,从数据中提取噪声。因为小数据集作为训练集可能无法代表所有数据的正确表示。"2、欠拟合如

通透!机器学习各大模型原理的深度剖析! 通透!机器学习各大模型原理的深度剖析! Apr 12, 2024 pm 05:55 PM

通俗来说,机器学习模型是一种数学函数,它能够将输入数据映射到预测输出。更具体地说,机器学习模型就是一种通过学习训练数据,来调整模型参数,以最小化预测输出与真实标签之间的误差的数学函数。在机器学习中存在多种模型,例如逻辑回归模型、决策树模型、支持向量机模型等,每一种模型都有其适用的数据类型和问题类型。同时,不同模型之间存在着许多共性,或者说有一条隐藏的模型演化的路径。将联结主义的感知机为例,通过增加感知机的隐藏层数量,我们可以将其转化为深度神经网络。而对感知机加入核函数的话就可以转化为SVM。这一

人工智能在太空探索和人居工程中的演变 人工智能在太空探索和人居工程中的演变 Apr 29, 2024 pm 03:25 PM

20世纪50年代,人工智能(AI)诞生。当时研究人员发现机器可以执行类似人类的任务,例如思考。后来,在20世纪60年代,美国国防部资助了人工智能,并建立了实验室进行进一步开发。研究人员发现人工智能在许多领域都有用武之地,例如太空探索和极端环境中的生存。太空探索是对宇宙的研究,宇宙涵盖了地球以外的整个宇宙空间。太空被归类为极端环境,因为它的条件与地球不同。要在太空中生存,必须考虑许多因素,并采取预防措施。科学家和研究人员认为,探索太空并了解一切事物的现状有助于理解宇宙的运作方式,并为潜在的环境危机

使用C++实现机器学习算法:常见挑战及解决方案 使用C++实现机器学习算法:常见挑战及解决方案 Jun 03, 2024 pm 01:25 PM

C++中机器学习算法面临的常见挑战包括内存管理、多线程、性能优化和可维护性。解决方案包括使用智能指针、现代线程库、SIMD指令和第三方库,并遵循代码风格指南和使用自动化工具。实践案例展示了如何利用Eigen库实现线性回归算法,有效地管理内存和使用高性能矩阵操作。

你所不知道的机器学习五大学派 你所不知道的机器学习五大学派 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

机器学习是人工智能的重要分支,它赋予计算机从数据中学习的能力,并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用,从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测,它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论,其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学(Symbolism),又称为符号主义,强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程,通过已有的

Flash Attention稳定吗?Meta、哈佛发现其模型权重偏差呈现数量级波动 Flash Attention稳定吗?Meta、哈佛发现其模型权重偏差呈现数量级波动 May 30, 2024 pm 01:24 PM

MetaFAIR联合哈佛优化大规模机器学习时产生的数据偏差,提供了新的研究框架。据所周知,大语言模型的训练常常需要数月的时间,使用数百乃至上千个GPU。以LLaMA270B模型为例,其训练总共需要1,720,320个GPU小时。由于这些工作负载的规模和复杂性,导致训练大模型存在着独特的系统性挑战。最近,许多机构在训练SOTA生成式AI模型时报告了训练过程中的不稳定情况,它们通常以损失尖峰的形式出现,比如谷歌的PaLM模型训练过程中出现了多达20次的损失尖峰。数值偏差是造成这种训练不准确性的根因,

See all articles