近年來，隨著工業(yè) 4.0 標準的不斷推進和人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展，機器人產(chǎn)業(yè)迎來新一輪浪潮，正逐步向系統(tǒng)化、模塊化、智能化的方向發(fā)展。 高度智能是對新一代機器人的重大共性技術(shù)需求。當前協(xié)作機器人應(yīng)用面雖然越來越廣，但在復(fù)雜作業(yè)能力、非結(jié)構(gòu)化應(yīng)用方面需要更加智能化。

如何利用多傳感器融合技術(shù)進一步加速機器人產(chǎn)品的智能化和平臺化，如何快速有效地提高產(chǎn)品開發(fā)效率，促進產(chǎn)品迭代周期就成為業(yè)界產(chǎn)品研發(fā)的重要課題。
多可智能應(yīng)用控制器Duco mind應(yīng)運而生，作為軟硬件集成化智能設(shè)備，它的誕生為多可協(xié)作機器人的不同應(yīng)用場景賦予了更多價值，為終端使用場景降本增效。

01

多傳感器融合，深度學習，自主決策

多傳感器融合技術(shù)應(yīng)用到機器人中意味著機器人智能化水平的提升，Duco mind能夠融合機器人力覺、視覺等傳感器，輕而易舉實現(xiàn)柔性裝配、恒力操作等。

其核心在于通過深度學習算法對多傳感器收集到的信息進行有效處理和融合，提高機器人對不確定信息的‘識別’能力，確保有更多可靠的信息被利用，并通過算法讓機器人自主判斷出周圍的環(huán)境，自主決策，生成指令，避免單獨、孤立地處理各傳感器采集的信息，從而導致信息處理工作量的增加和信息資源的浪費，造成決策失誤。尤其是在視覺檢測領(lǐng)域，基于智能算法的機器人技術(shù)與視覺技術(shù)的結(jié)合表現(xiàn)出了巨大的優(yōu)勢。

02

圖形化視覺算法編程，標定簡便

內(nèi)置豐富圖形化視覺算法編程，提供豐富的2D（定位、掃碼、檢測、測量）、3D（分割、定位、檢測）算子，并且提供簡便易用的標定內(nèi)參數(shù)，便于機器人與相機在三維空間內(nèi)的坐標標定。在抓取跟隨或視覺分揀等視覺檢測領(lǐng)域能夠為客戶減少由于產(chǎn)線迭代調(diào)整而帶來的重復(fù)編程，并降低了編程的門檻和難度。

03

多種應(yīng)用包集成，實現(xiàn)簡單配置

除了軟硬件的智能化、生態(tài)化以外，Duco mind還擁有分揀、裝箱、打磨、涂膠、檢測、裝配等典型應(yīng)用配置模板，實現(xiàn)一鍵配置，快捷部署。

以視覺檢測為例，作為工業(yè)生產(chǎn)不可或缺的環(huán)節(jié)，質(zhì)檢工序往往是制約效率提升的瓶頸。原因在于，傳統(tǒng)人工目檢的方式不僅存在人力成本高、檢測標準不統(tǒng)一等弊病，檢測精度也會隨著質(zhì)檢工人疲勞度的增加而大幅降低。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，許多企業(yè)正開始嘗試在生產(chǎn)線中運用融合視覺感知的協(xié)作機器人來提升品檢的效率和精度。基于視覺檢測領(lǐng)域的典型應(yīng)用配置，機器人能夠被更快速地應(yīng)用于產(chǎn)線上。

Duco mind將視覺、力覺等傳感器與機器人技術(shù)和人工智能技術(shù)等完美地融合在一起，帶來更加易用、可擴展的自動化應(yīng)用，來幫助企業(yè)實現(xiàn)更多人力資源的釋放與轉(zhuǎn)移，提升企業(yè)生產(chǎn)效率，幫助企業(yè)更便捷、更快速地調(diào)整產(chǎn)線，減少部署和停工的時間。