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。