工業機器人學習-工業機器人都需要掌握哪些技術
時間：2020-04-26 10:52
來源：機器人培訓
國內工業機器人市場占據比例
當前具有認知學習能力與自主調適能力的智能機器人能夠依據行業需求設計出特用功能以適應復雜的工作場景，也因此使其應用觸角延伸至更多新興行業應用。
在量產模式時代，為發揮最高生產效率與節省人力成本，諸如上下料此種高度重復性，或是機床上下料繁重且具有危險性的工作，一般都交由工業機器人操作，主要適應對像為大批量、重復性強或是工件重量較大的情況下使用，此為目前常見的上下料機器人應用。
不過，由于此種機器人大多執行重復性作業，任務設定單純，其運動路徑與取放動作相對必須設計在固定模式下進行，因此在前置作業通常仍需要額外透過人力將來料排列整齊再等待夾取上料，這也是當前上下料應用靈活度不足，而期待能夠有所改善之處。
簡言之，自動化上下料只解決了問題的一半。相比人類，對機器人來說，從容器中取出隨機排放的零件，再將其精確地放入機器中卻是困難重重。為改善此應用缺陷，市場積極發展機器人隨機取放（Random Bin Picking）技術，同時結合AI、3D視覺，可借此識別物件包括位置、姿態與擺放順序等信息，透過AI自適應夾取路徑與取放動作，由于工件不需事先整理及排列即可被識別，因此能有效提升許多工廠的生產效率。
在金屬加工產業中，不如焊接機器人的普及，研磨與拋光兩個制程至今仍大量仰賴人工作業，由于像是水五金制品具有如孔洞、多重曲面的復雜外形，因此其較難以導入自動化。不過，目前國內水五金產業在研磨拋光制程的缺工越來越嚴重，促使市場對于研磨拋光機器人的需求增強，而在3D視覺與虛實整合系統輔助下，對于具有復雜研磨拋光路徑需求的機器人來說，可降低其在路徑生成的難度，并達到加工穩定。
值得注意的是，除了汽車、電子電機以及機械金屬加工產業為主要應用領域，工研院產科國際所分析師黃仲宏觀察，目前包括紡織、制鞋、食品加工等輕工業的機器人裝機量也正成長中，漸朝自動化、智能化發展。例如制鞋業在涂膠制程與研磨拋光遭遇相同加工路徑復雜之問題，現也透過3D視覺引導改善，或有廠商開發協助成衣業者改善打樣流程的機器手臂。
機器人行業發展前景
當前，我國機器人發展已經從起步階段過渡到了高速增長期，不僅在應用和需求上占據全球重要比重，同時在規模和增速上也十分令人欣喜。據《中國機器人產業發展報告（2018）》顯示，截至2018年我國機器人市場規模已超過85億美元，5年內年均增速接近30％，發展非常強勁。
同時伴隨著市場規模的不斷擴大、應用領域的快速拓展、核心零部件國產化進程的不斷加快，以及創新型企業的大量涌現、企業部分領域優勢的日益凸顯，我國機器人在產業發展上也逐漸呈現出了三個明顯特征。
工業機器人都需要掌握哪些技術
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學習內容主要包括工業機器人自動化培訓、視覺培訓、編程設計培訓等，只有正確的掌握機器人的知識，才能很好的為企業創造更多的價值。機器人動力系統、機械系統的工作原理、機器人參數設置和運動的軌跡這些知識都是必須掌握的，學習好這些也是工業機器人的基礎。工業機器人編程涉及在線、離線編程，這是整個培訓的重中之重，編程的好壞直接關系到機器人的運動軌跡。
工業機器人之所以復雜，是因為他涉及到了機械學、電學、傳感器、自動控制等，需要很多方面的知識相互融合，還要進行故障的排查。對于工業機器人課程學習重要的還是創新、堅持，自學也很重要。焊接、打磨拋光、碼垛、分揀、視覺檢測、雕刻、噴涂等是工業機器人的工作站！也是學習的方向。除了機器人設備非常重要，工業自動化實訓平臺也不容小覷，因為自動化與機器人密不可分，還要學習電氣控制、伺服、傳感器、液壓與氣動、PLC編程等技術。
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