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工业机器人是自动执行工作的机器设备。它不仅可以接受人们的命令，还可以运行预先编程的程序，还可以根据人工智能技术制定的指令进行操作。

伺服电机是指控制伺服系统中机械部件操作的发动机。是肌肉自动化工厂提供了能量。伺服电机的转子速度由输入信号控制，并用作自动控制系统中的执行器，可将接收到的电信号转换为角位移或电机轴上的角速度输出。

传感器为智慧工厂提供触摸，是实现自动检测和自动控制的主要环节。它能感知被测信息，并根据一定的规律将被测信息转换成电信号或其他形式的信息输出。在自动化生产过程中，需要使用各种传感器对各种参数进行监测和控制，使设备工作在正常或良好的状态，使产品达到良好的质量。
变频器是智慧工厂的交换机，由整流器交流变直流、滤波器、逆变器（直流到交流）制动单元、驱动单元、检测单元和微处理器单元组成。它使用变频技术和微电子技术通过改变电机的工作电源频率来控制交流电机。

电磁阀是一种由电磁控制的工业设备，它可以与不同的电路配合以达到预期的控制效果。它属于致动器，是智慧工厂的开关。

工业相机是智慧工厂的眼睛，是机器视觉系统的关键组件。工业相机一般安装在机器装配线上，代替人眼进行测量和判断。目标通过数字图像捕获转换为图像信号，并传输到专用图像处理系统。图像系统对这些信号执行各种操作，提取目标特征，并根据识别结果控制现场设备的动作。

该仪器是智慧工厂的调节系统，用于检测、测量、观察和计算各种物理量、材料成分和参数。例如，需要相关仪器来测量某些控制过程所需的参数值，如压力、液位、流量和温度。

自动化软件是智慧工厂的核心。例如，SCADA数据采集和监控系统可以在无人值守的情况下安排和自动化生产过程。

控制柜是智慧工厂的中央系统。智慧工厂涉及电气、变频、电源、水泵等控制柜，可实现不同的控制功能。

机器人自动化是一项快速进步的技术。在短短几十年内，工业机器人已成为世界各地工厂的普通设备。

工业机器人它不仅可以克服恶劣环境对生产的影响，减少劳动力的使用，保证工人的安全，还可以帮助工厂节约生产成本，提高生产效率，从而保证产品质量。

工业机器人是一种多自由度机器设备，可根据自身的功率和控制能力自动执行工作并实现各种功能。它由机械部分、传感部分和控制部分三部分组成，分为六个子系统。他们是：
驱动系统：每个关节自由度的位置传动装置，以使机器人移动。
机械结构系统：由机体、手臂和末端操纵器组成。每个大件具有多个自由度以形成多个自由度机械系统。手臂一般由上臂、下臂和手腕组成。末端操纵器是直接安装在手腕上的重要部件。它可以是双指或多指爪、喷枪、焊枪等。
传感系统：在内外环境状态下获取有意义的信息，提高机器人的机动性、适应性和智能化水平。
机器人-环境交互系统：在外部环境中，实现机器人与设备之间互联协调的系统。
人机交互系统：供人们与机器人通信并参与机器人控制的装置。
控制系统：根据机器人的工作指令程序和传感器反馈的信号，控制机器人的执行器完成指定的运动和功能。
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工业机器人中常用的传感器
在工业自动化领域，机器人需要传感器来提供必要的信息以正确执行相关操作。
工业机器人中常用的传感器如下所示。
二维视觉传感器
2D vision是一种可以执行许多任务的摄像机，从检测移动物体到定位传送带上的零件。许多智能相机可以检测零件并帮助机器人确定零件的位置，并且机器人可以根据接收到的信息适当调整其动作。
三维视觉传感器
3D视觉系统必须有两个不同角度的摄像机或激光扫描器来检测物体的三维度。例如，获取和放置零件就是使用三维视觉技术来检测对象并创建三维图像，分析和选择***的拾取方法。
力/力矩传感器
如果视觉传感器给予机器人眼睛，则力/力矩传感器给予机器人触摸。机器人利用力/力矩传感器感应末端执行器的力。在大多数情况下，力/力矩传感器位于机器人和夹具之间，因此反馈给夹具的所有力都由机器人监控。
使用force/力矩传感器，可以实现装配、手动指导、示教和力限制等应用。
碰撞检测传感器
这种传感器形式多样，其主要用途是为操作人员提供安全的工作环境。协作机器人我们非常需要它们。
一些传感器可以是某种触觉识别系统，通过软表面感知压力，向机器人发送信号，限制或停止机器人的运动。
一些传感器也可以直接内置到机器人中。一些公司使用加速度计反馈，而其他公司使用当前反馈。在这两种情况下，当机器人感应到异常力时，它会触发紧急停止以确保安全。
如果您希望工业机器人与人合作，您必须首先找到确保操作员安全的方法。这些传感器有各种形式，从照相机到激光器，用来告诉机器人周围的情况。可以设置一些安全系统成当，当有人出现在特定区域/空间时，机器人将自动减速。如果人们继续靠近，机器人将停止工作。
一个简单的例子是电梯门上的激光安全传感器。当激光检测到障碍物时，电梯门将立即停止并返回，以避免碰撞。
市场上有许多用于不同应用的传感器。例如，焊缝跟踪传感器等。
触觉传感器也变得越来越流行。这种传感器通常安装在抓取器上，用来检测和感觉被抓取的物体是什么。传感器通常可以检测力并获得力分布，以便了解对象的准确位置，从而可以控制末端执行器的抓取位置和抓取力。此外，一些触觉传感器可以检测热的变化。
视觉和接近传感器传感器类似于自动驾驶车辆所需的传感器，包括摄像头、红外、声纳、超声波、雷达和激光雷达。在某些情况下，可以使用多个摄像头，尤其是立体视觉。当这些传感器组合在一起时，机器人可以确定物体的大小、识别物体并确定其距离。
射频识别（RFID）传感可以提供识别码，并允许许可的机器人获取其他信息。
麦克风（声学传感器）帮助工业机器人在熟悉的环境中接收语音命令并识别异常声音。如果添加压电传感器，还可以识别和消除振动引起的噪音，以防止机器人误解语音命令。先进的算法甚至可以让机器人理解说话者的情绪。
温度传感是机器人自我诊断的一部分，可用于确定其周围环境并避免潜在的有害热源。
使用化学、光学和光学颜色传感器，机器人可以评估、调整和检测其环境中的问题。
对于能够行走、跑步甚至跳舞的仿人机器人来说，稳定性是一个主要问题。他们需要与智能手机相同类型的传感器来提供机器人的准确位置数据。在这些应用中，使用了9自由度（9dof）传感器或惯性测量单元IMU）三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计。
传感器是实现软件智能化的关键部件。没有传感器，许多复杂的操作无法实现。它们不仅可以实现复杂的操作，而且还可以确保这些操作在过程中得到很好的控制。
移动机器人需要通过传感器实时获取周围障碍物信息，包括尺寸、形状和位置信息，以实现避障。用于避障的传感器有很多种。目前，常见的传感器有视觉传感器、激光传感器红外传感器、超声波传感器等。
超声波传感器
超声波传感器的基本原理是测量超声波的飞行时间，通过d=vt/2测量距离，其中d是距离，V是声速，t是飞行时间。压电或静电发射器产生频率为数十kHz的超声波脉冲，形成波包。系统检测到高于某个阈值的反向声波，然后使用测量的飞行时间计算距离。超声波传感器一般来说，作用距离较短，常用的有效探测距离为几米，但会有一个非常小的探测盲区，大约几十毫米。超声波传感器因其成本低、实现方法简单、技术成熟而广泛应用于移动机器人。
一般红外测距采用三角测距原理。红外发射器以一定角度发射红外光束。遇到物体后，光线将反向返回。检测到反射光后，可通过结构几何三角关系计算物体距离。
普通红外传感器的测量距离相对较近，小于超声波的测量距离。同时，远距离测量也受到小距离的限制。此外，对于透明或接近黑体的对象，红外传感器无法检测距离。然而，红外传感器比超声波具有更高的带宽。
普通激光雷达是基于飞行时间的。更简单的方案是测量反射光的相移。传感器以已知频率发射一定幅度的调制光，并测量传输信号和反向信号之间的相移。
调制信号的波长为lamda=C/F，其中C是光速，F是调制频率。在测量透射光束和反射光束之间的相移差theta后，可通过lamda*theta/4pi计算距离。
常用的计算机视觉方案有很多，如双目视觉、基于TOF的深度相机、基于结构光的深度相机等。
基于结构光的深度相机发出的光将生成相对随机但固定的光斑图案。斑点击中物体。因为它与摄影机不同，所以摄影机捕获的位置也不同。首先，计算不同位置的光斑与校准标准图案之间的偏移量，并利用摄像机位置和传感器尺寸等参数计算物体与摄像机之间的距离。
双目视觉测距本质上是一种三角测距方法。因为两个摄像头的位置不同，就像人的两只眼睛一样，他们看到的物体也不同。在成像过程中，两台摄像机看到的相同点p将具有不同的像素位置。此时，可通过三角测距测量该点的距离。
工业时代的发展趋势工业机器人
美国机器人产业协会（RIA）预测了工业机器人的六个发展趋势。
工业物联网（iiot）技术的应用：机器人将在生产***前沿应用智能传感器来收集制造商以前无法获得的数据。
优先考虑工业网络安全：越来越多的机器人与内部系统连接，网络安全风险不断增加。制造商必须解决生产过程中的缺陷，并增加网络安全投资，以确保安全可靠的生产。
大数据竞争优势分析：机器人将成为工厂车间的主要信息来源之一。制造商必须实施一个系统来组织和分析收集的所有数据，以便采取有效措施来增强企业的竞争优势。
实现开放式自动化体系结构：随着机器人自动化的应用越来越广泛，对开放式自动化体系结构的需求也相应增加。大型行业参与者将与行业机构合作开发标准和开放文档，这将使机器人集成更容易，兼容性更好。
虚拟解决方案增加：虚拟解决方案将成为工业机器人的主要部分。
协作机器人将更受欢迎：协作机器人可以在人类周围安全工作，通常比工业机器人便宜得多。随着协作机器人在恶劣的工业环境中的能力越来越强，对投资回报率有严格要求的制造商将更多地采用协作机器人。
机器人伺服系统与控制系统之间的通信方式也从原来的“脉冲+方向”通信电缆发展到各种通信效率更高、通信数据量更大的现场总线。机器人控制系统正朝着开放的方向发展。工业物联网、大数据分析和虚拟化技术的发展也使机器人更好地集成到制造应用中。

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