如何通过机器视觉提高工业机器人的技术能力或处理能力？

　　在传统机器视觉的基础上，工业机器人可以更加灵活，其技术能力也得到了进一步的提升，而AI技术的发展已经开始让工业机器人具备了一定的智能性。

　　得益于AI技术一开始在医疗救援、交通运输等行业积累的应用数据、知识和经验，AI技术逐渐有可能应用到工业机器人技术中。很多专家认为，如果AI技术能够与工业机器人有机结合，将大大提升我国工业机器人的技术能力。由于我国人工智能技术的发展与世界第一梯队国家处于同一起跑线，从国际上看，我国AI机器人的应用仍与世界一流企业处于同一起跑线。目前四大家族工业机器人在公共信息方面与AI的结合并没有做好。比如在与AI的结合上，KUKA只注重通过人工智能技术增强机器人的自我感知能力，更好地实现两个协作机器人之间的协作。这种位置传感技术可以有效提高机器人的工作效率。

　　例如，当人和机器人一起工作时，机器人可以及时感知和预测人的动作，从而提前进行位置调整，实现机器人之间的有机互动。通过加入AI，机器人可以很好地感知人的存在和意图，机器人可以随时根据生产线上的缺料情况快速选择补品，大大提高了生产线效率。通过加入AI技术，大大提高了机器人工作误差的容差，同时提高了位置精度。例如，在一些要求高精度的装配过程中，制造成本非常高，因为装配需要机器人和其他设备的高精度。然而，人工智能的加入将减少对加工精度的绝对依赖，例如，可以通过针刺过程中的人工智能视觉引导补偿来增加制造灵活性。比如在装配场景中，要将左侧零件装配到右侧箱体上，机器人不需要通过AI技术获得很高的绝对定位精度，而是可以先采取视觉引导，提前将机器人移动到固定位置，再通过力的感知引导机器人完成装配过程。

　　同时，人工智能还可以提高加工过程的抗干扰能力和误差补偿能力。在打磨工艺方面，原车外打磨一旦开始，整个过程必须按照固定的打磨程序进行。一旦出现人为干扰，很容易降低磨削精度。但加入AI后，机器人可以自动感知环境变化，使得打磨过程可以在考虑人为因素的情况下继续进行，并可以继续调整符合质量要求的优化共筑工艺。人工智能还可以增加机器人的可重用性。机器人的可重用性主要体现在过程中。简单来说，就是一些程序化的程序可以应用到很多不同的应用场景中。比如不同曲面的抛光，不同风格的喷涂，就可以实现一套程序的多工序复用，而不需要多次手工对小的非标产品重新编程。通过人工智能感知技术，机器人可以自动调整和处理复用。

　　此外，具有人工智能的机器人程序还具有过程优化的能力。起初，传统的机器人都是按照人类编制的固定轨迹执行的。从开始到结束，有两点和一个固定的过程。加入人工智能的机器人控制器后，通过机器学习，可以自动优化从星星到围棋的轨迹，抓取效率更高。

　　在生产线上，通过人工智能的大数据分析，还可以实现机器人的主动维护和报警，使生产线始终处于高效工作状态。