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具有力传感器的机器人编程,无需真实机器即可通过机器学习进行优化——爱普生机器人
发布时间:2020-04-09        浏览次数:266        返回列表
 爱普生机器人的“通过力传感器进行有效接触操作的机器学习”演示。这项工作涉及将销钉和环装配在一起,即使将销钉手动插入,将销钉装配到环上并在插入销钉的情况下将环装配到戒指上的工作也需要细微的感觉(单击放大)。
该公司提出了结合工业机器人和各种传感器的解决方案。尤其是,力传感器作为一种能够与竞争对手区分开来的技术而引起了人们的关注。精工爱普生代表说:“工业机器人基本上只控制位置,但是现在可以使用力传感器来检测接触状态,这扩大了各种应用的可能性。”

然而,即使具有这种先进的传感器,使用传感器信息进行有效工作的机器人编程也是费时的,并且需要熟练的工程师的专业知识。*近,人们已经努力使用机器学习和其他人工智能(AI)技术自动搜索*佳机器人程序。除了占用机器人的工作时间外,还存在损坏机器人和工作的风险。
爱普生机器人
 在本参考展品中,将使用自精工爱普生(Seiko Epson)以及由Cross Compass与资本和商业联盟共同开发的模拟环境。在不使用实际机器的情况下,在模拟环境中累积了有关使用力传感器通过工业机器人对销和环装配工作进行编程的机器学习,因此在机器学习之前,工作的周期时间从5分钟减少到40到45。我们成功缩短到大约几秒钟。他说:“周期时间几乎与熟练的技术人员进行调整的时间相同。”
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将周期时间与视频进行比较
比较了熟练工人进行调整前后的周期时间以及模拟环境和机器学习相结合进行调整后的周期时间,并将其显示在视频上(单击放大)
精工爱普生(Seiko Epson)还提供传感器和工业机器人的各种组合,例如可集成到生产线中的紧凑轻便的光谱相机,以及使用由和歌山大学的4D传感器操作的2D相机的3D扫描技术。很吸引人。
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使用小型轻巧的光谱摄像机进行演示使用2D相机进行3D扫描技术的后续演示
还展示了使用小型轻巧的光谱相机进行的在线检查(左)和使用和歌山大学的2D相机使用3D扫描技术跟踪对象的演示(右)
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