天津石材水切割机器人***「理想动力」

机器人每小时能抓2400次，相当于抓一次1.5秒。”不论是50厘米长的大块木头，还是10厘米长的小砖块、易拉罐，只要在机器人抓取范围内，分拣机器人都不会“放过”。机器人每次大抓取重量是20斤。“识别非常难，因为垃圾是不规则、非标准的。”公司总经理李高强介绍，做到这关键的就是人工智能。从2017年开始，团队就开始研发人工智能机器人，人工智能需要融入各行各业，在选择细分落地方向时，团队选择当时的“冷门”——还不受关注的垃圾分类。两年多来，通过深度视觉识别技术，不断训练、学习和迭代，机器人逐渐熟悉各种垃圾的种类、特点，识别准确度越来越高。再加上公司自主研发的高速机器人分拣技术，终实现一体化智能分拣。据李高强介绍，用人工智能做重型建筑垃圾分拣的，目前***只有两家有成熟产品，一家是芬兰企业，另一家就是北京安麒智能科技。“从识别到抓取，我们的速度是1.5秒/次，他们是1.8秒/次。可以说，我们的智能分拣机器人是***速快的。”

天津理想动力科技有限公司是集研究、开发、生产和销售为一体，专门从事生产自动化和机器人应用技术领域的新型科技类公司。主营：全自动口罩机、打磨机器人、分拣机器人、焊接机器人、码垛机器人、喷涂机器人、压铸机器人等，欢迎各位致电来访！

作者：齐宣又一家苹果供应商要上市了，燕麦科技公告公司将于5月27日开展网上网下申购，这家苹果供应商即将登陆科创板。燕麦科技成立于2012年，是一家专注于自动化、智能化测试设备的研发、设计、生产和销售的高新技术企业，被测FPC的终端应用领域主要集中在以苹果公司为主的消费电子领域，已成为FPC行业头部企业的***供应商。招股书显示，燕麦科技近几年营收与利润稳定增长，公司营业收入由2017年的2.42亿元，增长到2019年的2.71亿元，同期公司净利润由3078.63万元，增长到9123.59万元，净利润年复合增长率高达72.15%。

技术研发确立行先地位自动化测试设备是多学科知识综合应用的产物，燕麦科技研发产品涉及到精密机械、自动化控制、测试测量、机器视觉、人工智能等诸多技术领域，且均有自主知识产权，已获得授权43项。过去三年公司研发投入持续增加，2017年-2019年公司研发投入从3574.78万元增加到4367.41万元，营收占比分别达到14.76%、16.91%和16.13%，维持在很高的水平。截止2019年末，公司研发人员175人，占公司员工总数的35.57%。公司多年的技术积累优势和富效项目经验，得到了客户的认可，公司已成为FPC行业头部企业的***供应商，***大FPC企业中的家均已成为公司客户，包括鹏鼎控股、日本旗胜、住友电工、日本藤仓、东山精密、永丰集团、台郡科技。同时，公司已成为全消电子先品牌苹果、谷歌等公司的供应商，的部客资源奠定了公司在FPC测领域的领地位。

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目前，非接触式测量在我们工业生产当中应用已相当广泛，我们所生产的任何产品本身以及包装都需要各种文字及符号进行分类区别，那么印刷字符的这种缺陷就能通过机器视觉的非接触式测量来实现检测介绍日常生活或生产中,利用字符来识别物体已成为主要的途径,因此字符印刷的正确性影响人类的认知及产品的质量，字符缺陷检测系统基于远心光学设计，可以清晰的显示出字符，更有利于字符识别和印刷字符缺陷的检测，目前主要用在电子器件表面印刷字符识别和字符缺陷检测。项目难点◆镜面字符成像存在阴影◆弧面字符一般光源无法成像可解决问题◆字符缺损检测◆字符多墨检测◆表面字符碰划伤瑕疵检测◆字符型号不符检测等检测效果应用拓展据此，通过字符缺陷检测项目应用可以看出，该系统可以广泛应用于不同要求的缺陷检测项目当中，在电子、机械、汽车、医器械等高光洁度或高反光材质的表面检测都有更加广泛的应用

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当前，随着视觉可视化技术的快速发展，传统依赖于人来完成的产品缺陷检测过程正在逐步被更加***的智能化视觉系统所替代。同时，作为推进工厂智能化的重要手段，视觉检测技术应用的逐步落地，也在引发制造企业对视觉检测技术的关注。制造业传统质检手段面临的挑战在制造业，传统的产品质检过程基本都是依赖于人来完成，依据人员的经验来检测和判断产品是否合格或能进入到下一道工序。但随着业务量的增多，依赖人员的产品质检方式正在面临巨大的挑战。首先，业务量的不断增加需要企业招聘更多的质检人员参与进来才能保证产品的终质量。但这会极大的增加人力成本投入，通常情况下，由于质检岗位价值体现度不高，职位的吸引力比较低，招工异常困难。其次，由于人工质检容易受到个人情绪、态度以及经验的影响，很难保证很高的产品合格率，而且传统质检设备存在准确率低、误报率高和灵活性差等问题。第三，数据价值无法得到充分的发挥。由于传统质检大多依赖于人工来完成，很多有价值的数据无法及时进行采集，数据没有被记录，就无法对检测过程的数据进行有效分析，影响工艺的改进。因为传统的依赖人工的质检进程存在诸多问题，即影响功率也提高了成本，更无法经过对检测进程数据的收集来改善产品设计工艺和质量，严重制约了企业市场竞争力的提高。