5G 環(huán)境、通信技術、人工智能和機器學習的快速發(fā)展使智能算法能夠用于開發(fā)具有全新功能的工業(yè)機器人。新機遇意味著支持工業(yè)發(fā)展和提高生產(chǎn)盈利能力的新應用。

工業(yè)機器人依靠程序程序或使用人工智能技術，自動執(zhí)行各種類型的任務，接受命令并執(zhí)行相應的功能。然而，機器人執(zhí)行編程任務的能力在很大程度上取決于目標的準確檢測和這些任務的識別，因此是視覺系統(tǒng)。

由于生產(chǎn)和產(chǎn)品類型的不同和不斷變化，傳統(tǒng)的定位識別方法存在誤差嚴重、準確率低的特點。因此，在復雜的環(huán)境中，許多任務仍然是手動執(zhí)行的。

這就是為什么深度學習技術取得了如此大的突破，它能夠分析來自安裝在機器人上的傳感器的各種類型的數(shù)據(jù)，例如圖像或力讀取。使用深度學習方法可以為生產(chǎn)線上的元件組裝創(chuàng)建更通用和更耐用的解決方案。因此，在現(xiàn)代機器人技術中，視覺算法成功地用于確定位置并規(guī)劃機器人手臂運動的軌跡，來自 Fitech 的人工智能專家 Grzegorz Bartyzel 做如下的解釋；

“盡管形狀不同，人工智能仍可幫助工業(yè)機器人檢測和捕捉不同類型的物體。因此，機器學習的一個很好的例子是機器人工作空間中可下載元素的位置或電子工廠生產(chǎn)線上的 PCBA 質(zhì)量控制站?！盉artyzel 說。

如果沒有機器學習，具有大量零件類型的自動化將無法盈利，因為它需要生產(chǎn)工程師的不斷干預。然而，使用人工智能技術的機器人可以下載新零件的圖像，例如從數(shù)據(jù)云中下載，然后成功捕獲和操作新零件。

人工智能主要用于機器人技術的三個領域，因此機器人應用程序變得越來越實用，也越來越有利可圖。這些是：

視覺系統(tǒng)：人工智能幫助機器人以更高的準確度識別物體，并檢測他們以前沒有“見過”的物體。

運動控制系統(tǒng)：借助人工智能算法，幫助機器人確定抓取物體的最佳位置和方向以及最佳機械臂運動的軌跡。

數(shù)據(jù)：人工智能算法使機器人和系統(tǒng)能夠訪問大量數(shù)據(jù)，使它們能夠定義純粹的物理和邏輯模式并做出相應的響應。

在機器人應用方面，人工智能正在慢慢進入工業(yè)流程，但已經(jīng)對生產(chǎn)流程和物流解決方案產(chǎn)生了重大影響。創(chuàng)建的系統(tǒng)允許您構建全自動生產(chǎn)線、自動化控制站和自動化物流解決方案。

“這是工業(yè)流程自動化的新時代，它可以為企業(yè)帶來真正的利益，并讓他們獲得競爭優(yōu)勢！”Grzegorz Bartyzel 強調(diào)說，該公司是該流程的智能元素。

目前，智能機器人出現(xiàn)了一種新趨勢，稱為深度強化學習，機器人學會自己執(zhí)行任務。這種解決方案在未來可能會顯著減少工程師對工業(yè)流程配置的干擾。到目前為止還處于早期開發(fā)階段，因此很難預測這項工作的最終效果