Cobot专长:了解您的日常需求

协作机器人(Cobots)正推动自动化领域的民主化,消除了高昂成本和复杂编程的障碍,提供更高灵活性。Cobots的市场预计将在未来几年显著增长,因其易于部署、投资回报快和应用广泛。通过与末端执行器的集成,Cobots适应性强,能在多种任务中发挥作用,尤其适合中小型企业。安全性和正确的末端执行器选择是关键,而无线技术的应用将进一步提升Cobots的灵活性和效率。
专长:了解您的日常需求

专长:了解您的日常需求

合作机器人和末端执行器联手提供Cobot价格合理的灵活解决方案。尽管机器人技术引领着自动化的快速增长,但我们将协作机器人视为机器人技术的民主化。它们消除了机器人通常需要的成本和复杂的编程,同时提供了更大的灵活性。作者:SMC意大利Cobot项目负责人Andrea Trifone

尽管机器人技术引领着自动化的快速增长,但我们将协作机器人视为机器人技术的民主化。它们消除了机器人通常需要的成本和复杂的编程,同时提供了更大的灵活性。

共享协作机器人制造商和末端执行器供应商的专业知识,将使制造过程不仅获得这种灵活性,而且还获得当今急需的多功能性和生产率的提高。从我们的角度来看,抓紧技术为协作机器人提供了与协作机器人带来的生产过程相同的应用程序灵活性。

为什么选择Cobot?从神话到更简单,更具成本效益的现实
协作机器人市场有望在未来几年内实现强劲且指数级的增长。Interact Analysis的一份报告预测,到2027年,协作机器人市场将达到75亿美元。这大约相当于全球工业机器人市场的29%。

一旦行业超越了关于协作机器人的神话,它将开始收获它们真正带给车间的好处。例如,在边缘计算的进步的帮助下,协作机器人不需要传统工业机器人的复杂设置。这些曾经需要至少一个星期的培训,但是现在一些协作机器人制造商可以在半小时内启动并运行。

与机器人相比,它们给制造业带来的经济利益非常诱人,因为它们需要的投资要低得多,并且实现成本也大大降低。根据某些客户的经验,根据一些估计,典型协作机器人的投资回收期为一到两年,并且可能短至六个月。这两个主要优点使协作机器人成为一项有吸引力的投资,但是使它们成为真正令人兴奋的技术的是它们提供的灵活性。

灵活性– Cobot应对不断变化的市场需求
Cobots可以轻松适应多种应用,而传统的机器人通常只执行一项任务。它们的重量轻,尺寸更紧凑,再加上更容易的重新编程,可实现极大的移动性,因此可以轻松地将它们放置在生产过程所需的地方。借助Cobot,即使是短时间的生产运行,也可以轻松实现自动化,并且可以经常更换生产线。

它们对多功能性的贡献随每个过程的实际情况而变化。例如,不从事24/7全天候工作流程的公司可以设置协作机器人来加载在工厂关闭时夜间运行的机器。到了早上,当它重新打开时,生产运行已经完成。在其他情况下,当任务艰巨,危险或乏味时,协作机器人可以代替工人,以腾出时间来使工人执行更有生产力和创造力的工作。

可能性确实是无止境的,甚至在将IoT或AI等外围技术添加到方程式时,可能性甚至更大。这就是Cobot技术之美的所在。它可以提供以前仅适用于拥有大规模生产设施的公司的自动化收益。现在,这些好处可以被广泛的行业中的中小型企业共享。

安全问题
设计用于与人类同行一起工作,并进行了适当的风险评估,协作机器人可能不需要密闭的笼子或繁琐的安全防护措施。与SMC合作开发实用安全解决方案的协作机器人专家Christoph Ryll描述了最终目的:与人类和协作机器人一起工作可以实现比单独使用更高的效率。但是,安全性仍然是一个问题,而且95%的协作机器人仍然被关在笼子里,而不是真正的协作。他指出,操作员安全培训的确可能需要更长的时间。

末端执行器–共生问题
末端执行器(主要是抓取器的形式)使协作机器人的业务端能够处理和操纵具有各种形状,尺寸和材料的零件。只要可以轻松更换机械手,就可以将协作机器人适应多种不同应用的灵活性是一个主要好处。例如,用于在装配线上驱动螺钉的协作机器人必须容易地重新装配不同的末端执行器,并用于取放应用。

机器制造商或集成商应与最终用户密切沟通,以确保工会的成功。抓地力技术应该能够完美地适应任务的特定需求。选择正确的协作机器人同样重要,选择正确的终端工具也同样至关重要,该工具能够根据任务的特定要求进行定制,例如拾取位置,最大允许力,零件的重量分布,它的成分和形状。

尺寸和重量的优化对于协作机器人尤其重要。末端执行器的重量直接影响整个协作机器人的有效负载。作为夹持器制造商,我们面临的挑战是在保持最小尺寸和重量的同时提供最大的夹持力和流量。  

简单:最佳抓手始终取决于任务
选择抓手时,首先要定义任务,包括要处理的工件(形状,重量,材料)。他们都是一样的,还是有混在一起的?所需的循环时间是多少?需要精度吗?武力呢?是否需要定制?机器制造商或集成商必须为应用选择最佳的夹持技术。SMC等制造商已经开发了旨在与市场上所有机器人和协作机器人一起使用的解决方案。

气动抓爪非常适合一般的取放应用。根据定义,气动解决方案可提供更高的力,速度和工作频率。如果不需要控制或精确控制这些参数,则气动夹具是最佳解决方案。
真空夹具通常采用吸盘形式。通常建议使用吸力保持来移动和传送易碎或脆弱的工件。它们可用于适应许多不同寻常的形状,并由多种优质材料制成,例如硅树脂,NBR,氨基甲酸酯和氟或符合FDA标准的材料。
电动抓手-当需要控制位置,力或速度时,您需要选择电动夹具。例如,它们允许部分关闭和打开。这在某些过程中非常有用,因为它不会影响周期时间。通过控制抓地力和速度,它们非常适合处理诸如印刷电路板(PCB)之类的易碎件,或者需要处理不同件的过程。
电磁夹具–对于那些由于表面不平整或多孔而吸盘和夹具无法发挥最佳性能的应用场合,磁性夹具是解决之道。它具有高达120 N的保持力,是一种多功能的解决方案,可用于处理黑色金属。
SMC提供所有不同的夹持技术,并为所有合作机器人和机器人供应商开发了即插即用的夹持器和夹持器系统。我们基于能源效率和性能的概念,特别关注尺寸和重量的优化。重量,整体尺寸和人体工程学的考虑有助于机器腕部运动,并避免限制其性能。

但是,SMC真正能够发挥作用的地方在于我们将360º方法满足自动化需求的能力,例如协助协作机器人移动性的电气解决方案和技术支持,以定制完全适合生产过程并确保最佳灵活性的自动化解决方案。
最后,针对协作机器人市场的一项改变游戏规则的技术是无线技术的应用,以驱动气动,数字和模拟信号。这将减少或消除电缆连接,特别是对于涉及移动设备的应用程序,由于电缆摩擦会导致断线等问题,从而导致重大的机器故障并导致停机或生产损失,特别是对于涉及移动设备的应用程序。
合作者与最终执行者之间的联盟实现了当今行业和最终消费者需求的灵活性。2020年9月24日发布的新的《世界机器人2020工业机器人》报告指出,尽管工业机器人的销量下降了12%,但协作型机器人却增长了11%。当然,协作机器人市场是其采用的早期阶段,但它热切希望成为这个蓬勃发展和令人兴奋的行业的一部分。

2021年1月29日
 

需要帮忙?

具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值