天津理想动力科技有限公司是集研究、开发、生产和销售为一体，专门从事生产自动化和机器人应用技术领域的新型科技类公司。

与世界各大机器人公司如：库卡、A*等均保持着紧密的战略合作关系，公司的产品广泛的应用到了全世界的各行各业。如：点焊、焊接、切割、搬运、打磨、喷涂、装配的机器人系统和自动化专机的应用。为用户解决方案、给您贴心的服务。

采用统计过程控制的方法并不能保证零缺陷，尽管品质的不合格率已采用PPM的方法进行统计，但是，对于顾客来说，购买到一件不合格品，就足以放弃对企业的信心，从而让企业失掉顾客的忠诚度。保证实现零缺陷的方法是人人都能想到，但却不敢尝试的古老的方法，即100全数检验。在精益的思维模式下，不但产品不良是一种浪费，设置专职检验人员同样是一种浪费，因为就算一件产品经过100次检验，也不会使产品获得更多的增值，视觉质量分析，不会因此让顾客掏出更多的*。这样的结论让我们陷入两难境界，作业人员没有时间实施检验，不然，视觉分析，制造的工作由谁承担？再说，产品的质量靠工人自检来判断，总是不太放心。一般来说，发现问题是解决问题的步，接下来，我们应该继续追究产生问题的根本原因

。为什么工人没有时间检验？因为检验的时间太长，将影响制造进度；为什么检验时间太长？因为测量产品时的测量基准*和调整量具是一件耗时的工作；那么，问到这里，我们已经接近*了，如果我们能够设计快速检验的量具，在不耽误作业时间的情况下完成检验工作如何。为什么工人自检的结果不让人放心，继续问下去，你将得到结论；人为的差异是不好控制的因素，因此我们应该利用某种装置替代人工的判断。

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功率的稳定性也会影响测量的灵敏性，较差的功率稳定性，将不能使用固定的阈值方法，对于较低对比度的物体测量变得困难均匀性：不好的均匀性会降低分辨率和精度经过对多个不同品牌激光的测试，德国的ZLaser激光是性价比较高的一款激光，多种型号可以满足不同场合的应用。3.3搭接方式的选择1）标准安装：激光垂直材料平面，相机与激光呈α角度适应场合：大多数场合均适用优点：轮廓上的点都有相同的Y坐标，标定简单缺点：存在盲区2）反向安装：相机垂直材料平面，激光与相机呈α角度适用场合：平面物体优点：

可增加高度分辨率缺点：轮廓上的点的Y坐标不相同，标定复杂3）发射式安装或明场安装方式适用场合：适用于返光不强的平面物体。由于直接反射，可增加物体的返光亮度（对于某些材质，机器人视觉分析，可能是缺点）。优点：大大增加高度分辨率缺点：标定复杂4）暗场安装方式适用场合：返光较强的平面物体。优点：可减少直接光的反射缺点：会降低高度分辨率，标定复杂3.4测量角的选择较大的测量角，可以带来更高的Z方向分辨率，同时也会导致更大的盲区。所以需要根据实际项目情况进行权衡。

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“在机器人或者人工智能领域如何选择研究方向？*建图、路径规划、感知、协作，哪一个前景更好，更值得去做？”

限定在2020年一月份

现阶段是感知做，特别是基于视觉的传感器融合技术，机会较多，新成果也较多，较好写，也更容易获得。提供了更广阔的发展空间。值得进入。

路径规划之类的研究已经较多，成熟度相比感知已经很好了，再发或者做出成绩较难。

*建图(slam)，激光slam方面二维已经比较成熟并广泛应用，三维受限于成本等因素还有研究空间，但是现有理论难以用于大场景连续建图，距离实用尚有距离。特别是成本过高严重限制了slam的应用。因此视觉slam现在研究的人较多，因为研究空间更大。说到底slam的问题与传感器密切相关。

至于协作，我没研究过，产品图片视觉分析，不便多说。个人感觉这个需求不紧迫，周围人投入较少，似乎是个比较冷的方向。