3分钟动图了解3C产品制造对机器人的应用

随着消费者对3C产品个性化需求的增长,传统的人工生产线已无法满足市场的需求。采用工业机器人进行3C产品的制造不仅可以提高产品质量与产量,还可以实现柔性化生产以适应快速的产品迭代。本文通过几个具体的例子展示了工业机器人在3C产品制造过程中的应用。
“3C产品”就不用做过多介绍了吧,工作生活用到的电脑、手机以及流行的可穿戴设备,现代人的生活还真离不开它。



过去、现在大不同:3C产品智能制造成为必然趋势,对我国制造业的转型升级至关重要。

过去,电子厂装配线,人工装配,质量与产量难以保证。


现在,机器人完成装配,质量与产量大大提高。

现如今,消费者对产品需求的个性化,使产品更新换代特别快。小批量制造的特点,使产品制造需要走向柔性化,看过机器人产学研联盟文章的读者朋友都知道,机器人技术使柔性化成为可能。

工业机器人在3C制造领域主要应用于元器件贴片、组装机器、元器件生产等领域。目前在3C制造领域应用的机器人主要有串联关节型垂直六轴机器人及SCARA型四轴机器人。     


下面就让我们一起走进制造现场,具体、直观地看一下在3C产品制造过程中对机器人的应用。


工业机器人用于PCB母板接头装配


工业机器人用于平板电脑屏幕检测



工业机器人用于电子产品包装:手机装盒


机器人点胶

视觉引导精准拾取


视觉引导精准校位和装配

通过以上动图,我们可以看到工业机器人应用于3C产品制造所表现出的柔性、精准和效率。2018年,工业机器人应用于我国3C制造领域带来的质量与效率的提升,值得期待!(转自机器人产学研联盟)


内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运学求解、正向力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运学求解、正向力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运学、力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运学与力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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