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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。

与世界各大机器人公司如：库卡、A B B、等均保持着紧密的战略合作关系，公司的产品广泛的应用到了全世界的各行各业。如：点焊、焊接、切割、搬运、打磨、喷涂、装配的机器人系统和自动化专机的应用。为用户解决方案、给您贴心的服务。

主营产品

  有自动化焊接设备、数控焊接机械手、高速焊接机器人,等各种工业焊接设备。公司拥有多名业内人士、工程师、技术人员，他们都会以丰富的经验和***知识为您提供的设备：《自动纵(直)缝》、《自动(仿)环缝焊机》、《焊接中心》、《数控火焰切割机》、《H型钢龙门焊机》、《焊接变位机》等焊接设备。

工业机器人的控制方式目前市场上使用多的机器人当属工业机器人，也是成熟完善的一种机器人，而工业机器人能得到广泛应用，得益于它拥有有多种控制方式，按作业任务的不同，可主要分为点位控制方式、连续轨迹控制方式、力(力矩)控制方式和智能控制方式四种控制方式，下边详细说明这几种控制方式的功能要点。

1.点位控制方式(PTP)

这种控制方式只对工业机器人末端执行器在作业空间中某些规定的离散点上的位姿进行控制。在控制时,只要求工业机器人能够快速、准确地在相邻各点之间运动，对达到目标点的运动轨迹则不作任何规定。定位精度和运动所需的时间是这种控制方式的两个主要技术指标。这种控制方式具有实现容易、定位精度要求不高的特点,因此,常被应用在上下料、搬运、点焊和在电路板上安插元件等只要求目标点处保持末端执行器位姿准确的作业中。这种方式比较简单,但是要达到2~3um的定位精度是相当困难的。

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！

因此，如果机器人连续3次在同一物体上发生故障，我们就将该次实验定义为失败，而如果机器人成功抓取场景中的前10个物体，我们就将该次实验定义为成功。我们使用经过主动探索优化后的AffordanceMap与只使用AffordanceMap系统进行了20个不同场景的抓取实验。记录每次操作的结果。实验结果表明，在主动探索优化后，系统在抓取成功率和实验成功率方面均表现得更好。与仅用AffordanceMap相比，增加主动探索降低了重复无效操作出现的可能性，使得系统对环境的适应能力更强。主动探索前主动探索后4.结论在这项工作中，我们提出了一种新型的机器人抓取系统，该系统包括一个吸盘和一个平行手爪的复合机械手。同时，系统采用了基于DQN的主动探索方法，实现了在复杂环境下对目标的智能抓取。通过机器人主动探索和改变环境，能够得到一个更好的AffordanceMap。实验结果说明，使用复合机械手进行抓取效率更高。

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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。

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现在，新的基于机器视觉的红枣检测分级系统被提出并成功实施后，以上方案的弊端均得到了很好的克服，如图所示，其基本工作原理就是将红枣通过输送装置进行连续输送，且可以通过变频器调节传输装置的速度。当红枣经过相机下方的时候，由传感器检测到信号，从而触发相机进行图像采集并进行图像处理。通过图像预处理及模式识别，得到红枣的分级信号，再将分级信号传送到PLC，通过PLC控制实现对大枣的品质检测分级。图中采用的工业相机、工业镜头、工业光源解决方案均由我们提供，产品均为我们自主研发，采用我们多年积累的技术经验精心打造而成，具备国内机器视觉软硬件尖水平，很好的匹配了此方案的需求，以下我们将通过案例图片展示其实际效果。除了在红枣质量检测分拣中的使用，在现代工业自动化生产中，机器视觉技术在产品检验、生产过程监视及零件识别等方面都有普遍的应用，例如零配件尺寸检查，自动装配线上零件的完整性检查，电子元件自动定位，集成电路的字符识别等。通常肉眼无法长时间连续稳定地完成的高度重复性且必须具备一定智能的工作，在其它物理量传感器难以施展时，机器视觉技术却能大有作为。机器视觉技术在农业方面的应用主要有农业机器人、农业遥感分析、粮食及水果的品质检测等方面。机器视觉在水果品质检测与分级方面优势明显：能保证检测结果的一致性，保证检测精度，特别是在表面缺陷面积计算、着色面积计算等方面，其优势更是非人力所能及。