在制造业快速发展的世界中，机器人技术在塑造未来自动化装配线方面起着至关重要的作用。本文将探讨机器人制造领域的三大突破性创新，这些创新正在革新产品的装配方式，提高效率、精度和安全性。
内容
自动化组装指的是利用机器、机器人和其他自动化系统将零部件组装成成品的过程，几乎无需人工干预。这种方法常用于制造业，以提高效率、降低劳动力成本、改善产品质量并增强生产过程的一致性。
自动化装配广泛应用于汽车 、电子、航空航天和消费品等行业，这些行业的产品具有高产量和精确的规格的要求。在小规模制造中也能找到自动化装配的身影，这些场合会根据具体的生产需求设计定制的自动化解决方案。总的来说，装配应用在现代制造业中至关重要，使公司能够更快速、更一致地生产商品。
组装是使用机器人自动化最具挑战性的应用之一。大多数应用中可能只有一个操作需要高度的准确性和可预测性，即拣选操作。
然而，组装过程中有两个非常苛刻的操作：在正确位置成功挑选零件和高度准确的装配操作。在装配中，第一个操作的成功将影响第二个操作的成功，且第一个操作中的任何偏差都会在第二个操作中累积误差。
采用新技术和创新方法可以帮助简化生产流程。近年来，制造自动化，尤其是自动装配方面，取得了显著进展。
下面是变革未来工业自动化以及如何影响自动化组装的三大创新之处:
协作机器人，或称为协作机器人（cobots），是本十年最重要的工业自动化趋势之一。它们被设计成与人类工人一起工作，提供灵活且安全的环境。它们配备了先进的传感器和安全功能,可以检测到人类存在并相应调整它们的运动。
在自动装配中，协作机器人用于辅助重复性任务，例如螺钉、粘合和固定组件。这项技术提高了效率，同时保持安全，使人类和机器人可以在共享的工作空间中进行合作。
Universal Robots (UR) 被广泛认为是通过将协作机器人引入主流工业市场而推动了这一概念的普及。UR的第一款协作机器人UR5于2008年发布，由于其集成的安全功能和协作设计，它能够安全地与人类一起工作，很快引起了广泛关注。
传统上，装配依赖于要组装的零件的已知CAD模型的使用。机器学习（ML）和人工智能（AI）通过使机器人能够从经验中学习并随着时间改善其性能，改变了机器人装配的方式。
AI驱动的机器人可以分析大型数据集以识别模式并优化其装配过程。这项技术使机器人能够适应不断变化的条件，如零件尺寸的变化或意外障碍物。ML和AI的整合降低了手动编程的需求，使自动装配更加灵活和高效。利用CAD匹配，ML和AI结合在一起使系统能够在无序的箱子中挑选零件。
3. 3D 视觉系统
3D视觉系统使机器人能够以三维方式感知其环境。这项技术被广泛应用于制造业和自动装配领域，特别是为了提高准确性和灵活性。
3D视觉技术使机器人能够以高精度识别和定位对象，使它们能够执行诸如从随机方向挑选零件或检查装配件质量控制等复杂任务。这种能力减少了错误，增加了机器人装配线的可靠性，使其更适应各种生产需求。
缺乏高质量的3D视觉技术，系统将难以处理不确定性。这使得多步骤的挑选、操作零件然后装配它们的过程极具挑战性。如果组件不处于预期的位置或方向，机器人将失败。
然而，通过先进的3D视觉技术，系统可以通过观察零件、识别其位置并调整其方向来实时适应。这种适应能力降低了装配过程中出错的可能性。
自动装配对机器人技术提出了独特而具有挑战性的要求。这些任务涉及人类级别的灵活性，其中零件必须被单独捕捉和抓取。这些精细的运动技能依赖于三维视觉系统的性能和质量。
高精度非常重要，但更重要的是非常高程度的尺寸真实性, 即按照物体的原样和位置看待事物。
Zivid 2+ M60 是提升装配任务的三维视觉技术的完美示例。 款下一代三维相机提供了最清晰、最密集的点云, 每平方厘米高达5000个点，维度真实性超过99.8%。它轻松地看到每一个细节、特征和缺陷，用于质量检验和精细灵巧的装配任务。
我们已经汇编了一些使用案例，通过3D视觉技术解决了自动化组装挑战。
将零件悬挂进行加工主要是手工进行的，自动化这项任务被证明是一项真正的挑战。SIDASA Engineering设计了一种新技术，利用6轴机器人将零件挂在钩子上，为小型和中型物体提供了一种适应性解决方案。这是一个复杂的挑选和装配应用，需要一些创造力和先进技术来解决。
由于视觉不佳，机器人仍然很难挑选复杂形状、难以操作和高度反光的金属。Plaif的客户正在处理用于电子白色家电装配的小支架，其中一些支架形状不一致。
总之，协作机器人、人工智能和3D视觉是主要的工业自动化趋势，通过提高效率、降低成本和改善安全性，正在彻底改变制造业。
通过拥抱这些进步，公司可以保持竞争力，并满足现代生产的需求。机器人制造业的未来充满了令人兴奋的可能性，在未来几年将带来更大的创新。