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突破制造业“卡脖子”技术，需要源头上的基础理论*

1997年，32岁的张跃明从清华大学精密仪器与机械学系博士毕业，进入北京工业大学做博士后，长期从事机械设计及理论的基础研究。“说起来很惭愧，我虽然是北工大的第Y批博士后，但我个人的科研兴趣一直在生产一X，帮企业解决实际问题。所以发论W相对比较少。”张跃明说。张跃明的论W发得少，但他的实践应用成果并不少。

比如，张跃明跟北一机床合作，联合开发出了数控机床核心功能部件，完全替代了日本进口，并一直应用于北一大隈机床厂的多个型号的数控加工中心产品，全自动工业机器人厂家，这也为张跃明做工业机器人的RV减速器打下了良好的基础。他从中受到启发：“我国机械制造的很多问题不是材料和工艺的问题，而是缺少源头*。

”“机械产品与其他高科技产品一样，蕴含丰富的科学规律，只有揭示其内在的运动规律和科学原理，才能制造出高品Z的产品。”张跃明告诉记者。DANG的十八大以来，我国科技体制改革持续深入推进，国家加大了对基础研究和“卡脖子”技术攻关的支持力度，张跃明成了受益者。2015年，张跃明争取到北京市科委的科研项目“RV减速器产业化开发”，拿到200万元的科研经费，研发“机器人关节RV减速器制造工艺”技术。他花了1000多个日夜，建立了一个齿轮修形技术模型，码垛机器人公司，解决了齿轮磨损问题，Z终掌握了“机器人关节RV减速器设计及制造工艺”核心技术。

工业机器人抓取定位技术

从机器视觉的角度，由简入繁从相机标定，平面物体检测、有纹理物体、无纹理物体、深度学习、与任务/运动规划结合等6个方面深度解析文章的标题。

首先，我们要了解，机器人领域的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有一些不同：机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的信息。所以，机器视觉的研究大概有这几块：

1. 物体识别：在图像中检测到物体类型等，这跟 CV 的研究有很大一部分交叉；

2. 位姿估计：计算出物体在摄像机坐标系下的位置和姿态，对于机器人而言，需要抓取东西，不仅要知道这是什么，也需要知道它具体在哪里；

3. 相机标定：因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标，我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态，这样才可以将物体位姿转换到机器人位姿。

控制器基本上分为硬件和软件两大部分

硬件部分就是工业控制板卡，包括一些控制芯片、分立式元件与讯号处理电路等，至于软件部分则是控制算法、二次开发等。

由于硬件大部分都是外购，多数工业机器人厂商买到的是相同硬件，机器人，而软件部分就成为工业机器人控制器的关键，大部分工业机器人厂商都有其*的开发环境和工业机器人程序设计语言。

作为工业级产品，工业机器人多少钱一台，衡量机器人优劣主要有两个标准：稳定性和*性。核心控制器是影响稳定性的关键部件，有着工业机器人“大脑”之称。而软件相当于语言，把“大脑”的想法传递出去。

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