2012年，美國提出“工業互聯網”，2013年，德國提出“工業4.0”，2015年，中國提出“中國制造2025”。在工業物聯網、AR、云計算等技術熱潮下，眾多制造企業都開始建設智慧工廠，實現自動化、信息化和智能化的智慧工廠是未來工業制造的發展趨勢。那么，什么樣的工廠才能稱做智慧工廠？作為智慧工廠重要組成部分的工業機器人采用了哪些技術？

智慧工廠的標配

提到智慧工廠，人們首先想到的是自動化、智能化、工業機器人、工業物聯網等概念，那么，一個智慧工廠的標準配置有哪些？

控制器是智慧工廠的大腦，由程序計數器、指令寄存器、指令譯碼器、時序產生器和操作控制器組成，它是發布命令的“決策機構”，完成協調和指揮整個計算機系統的操作。智慧工廠中常用的控制器有PLC、工控機等。

工業機器人是自動執行工作的機器裝置，它既可以接受人的指揮，又可以運行預先編排的程序，也可以根據以人工智能技術制定的指令行動。

伺服電機是指在伺服系統中控制機械元件運轉的發動機，是自動化工廠提供動力的肌肉。伺服電機轉子轉速受輸入信號控制，在自動控制系統中用作執行元件，可把所收到的電信號轉換成電動機軸上的角位移或角速度輸出。
 

傳感器為智慧工廠提供觸覺，是實現自動檢測和自動控制的首要環節。它能感受到被測量的信息，并能將感受到的信息按一定規律變換成電信號或其他形式的信息輸出。在自動化生產過程中需要用各種傳感器來監視和控制各個參數，使設備工作在正常狀態或jia狀態，并使產品達到hao的質量。

變頻器是智慧工廠的交換器，由整流（交流變直流）、濾波、逆變（直流變交流）、制動單元、驅動單元和檢測單元微處理單元組成。它應用變頻技術與微電子技術，通過改變電機工作電源頻率的方式來控制交流電動機。

電磁閥是用電磁控制的工業設備，可以配合不同的電路來實現預期的控制。它屬于執行器，是智慧工廠的開關。

工業相機是智慧工廠的眼睛，是機器視覺系統關鍵組件。工業相機一般安裝在機器流水線上代替人眼來做測量和判斷，通過數字圖像攝取目標轉換成圖像信號，傳送給的圖像處理系統。圖像系統對這些信號進行各種運算，抽取目標特征，并根據判別的結果來控制現場的設備動作。

儀器儀表是智慧工廠的調節系統，用來檢出、測量、觀察并計算各種物理量、物質成分和參數等。比如測量壓力、液位、流量、溫度等一些控制過程所需要的參數值，就需要相關的儀器儀表。

自動化軟件是智慧工廠的心臟。例如，SCADA數據采集與監控系統可以在無人看管的情況下，對生產過程進行調度和自動化控制。

控制柜是智慧工廠的中樞系統。智慧工廠涉及電氣、變頻、電源、水泵等控制柜，可實現不同的控制功能。

下面將詳細剖析智慧工廠的重要組件——工業機器人。

工業機器人涉及哪些技術？

機器人自動化是一項快速進步的技術，在短短幾十年的時間里，工業機器人已經在*范圍內變成工廠里普通的裝置。

工業機器人不僅可以克服惡劣環境對生產的影響，減少人工的使用，保障工人的安全，還能夠幫助工廠節約生產成本，提高生產效率，從而保證產品質量。

工業機器人是多自由度的機器裝置，能自動執行工作，按照自身動力和控制能力來實現各種功能，由機械部分、傳感部分、控制部分等三大部分組成，這三大部分又分成六個子系統。分別為：

驅動系統：給每個關節即每個運動自由度安置傳動裝置，使機器人運動起來。

機械結構系統：由機身、手臂、末端操作器三大件組成。每一大件都有若干自由度，構成一個多自由度的機械系統。手臂一般由上臂、下臂和手腕組成。末端操作器是直接裝在手腕上的一個重要部件，可以是兩手指或多手指的手爪，也可以是噴漆槍、焊槍等。

傳感系統：獲取內部和外部環境狀態中有意義的信息，提高了機器人的機動性、適應性和智能化水準。

機器人-環境交互系統：實現機器人與外部環境中的設備相互聯xi和協調的系統。

人機交互系統：人與機器人進行聯xi和參與機器人控制的裝置。

控制系統：根據機器人的作業指令程序以及從傳感器反饋回來的信號，支配機器人的執行機構去完成規定的運動和功能。

工業機器人中常用到的傳感器

在工業自動化領域，機器人需要傳感器提供必要的信息，以正確執行相關的操作。

一份報告預測，到2021年，工業機器人傳感器市場將以約8％的復合年增長率（CAGR）穩步增長。對于包括消費者和汽車在內的機器人傳感應用，另一份報告明確指出，到2027年，視覺系統將單獨成就57億美元的市場，力傳感器市場將超過69億美元。

下面列出了工業機器人中常用到的傳感器。

二維視覺傳感器

二維視覺是一個可以執行從檢測運動物體到傳輸帶上的零件定位等多種任務的攝像頭。許多智能相機都可以檢測零件并協助機器人確定零件的位置，機器人可以根據接收到的信息適當調整其動作。

三維視覺傳感器

三維視覺系統必須擁有兩個不同角度的攝像機或激光掃描器，用以檢測對象的第三維度。例如，零件取放便是利用三維視覺技術檢測物體并創建三維圖像，分析并選擇hao的拾取方式。

力/力矩傳感器

如果說視覺傳感器給了機器人眼睛，那么力/力矩傳感器則給機器人帶去了觸覺。機器人利用力/力矩傳感器感知末端執行器的力度。多數情況下，力/力矩傳感器位于機器人和夾具之間，這樣，所有反饋到夾具上的力都在機器人的監控之中。

有了力/力矩傳感器，裝配、人工引導、示教、力度限制等應用才得以實現。

碰撞檢測傳感器

這種傳感器有各種不同的形式，其主要應用是為作業人員提供一個安全的工作環境，協作機器人需要它們。

一些傳感器可以是某種觸覺識別系統，通過柔軟的表面感知壓力，給機器人發送信號，限制或停止機器人的運動。

一些傳感器還可以直接內置在機器人中。有些公司利用加速度計反饋，還有些則使用電流反饋。在這兩種情況下，當機器人感知到異常的力度時，便觸發緊急停止，從而確保安全。

要想讓工業機器人與人進行協作，首先要找出可以保證作業人員安全的方法。這些傳感器有各種形式，從攝像頭到激光等，目的是告訴機器人周圍的狀況。有些安全系統可以設置成當有人出現在特定的區域/空間時，機器人會自動減速運行，如果人員繼續靠近，機器人則會停止工作。

簡單的例子是電梯門上的激光安全傳感器。當激光檢測到障礙物時，電梯門會立即停止并退回，以避免碰撞。

其它傳感器

市場上還有很多的傳感器適用于不同的應用。例如焊縫追蹤傳感器等。

觸覺傳感器也越來越受歡迎。這類傳感器一般安裝在抓手上，用來檢測和感覺抓取的物體是什么。傳感器通常能夠檢測力度并得出力度分布的情況，從而知道對象的確切位置，讓你可以控制抓取的位置和末端執行器的抓取力度。另外還有一些觸覺傳感器可以檢測熱量的變化。

視覺和接近傳感器類似于自動駕駛車輛所需的傳感器，包括攝像頭、紅外線、聲納、超聲波、雷達和激光雷達。某些情況下可以使用多個攝像頭，尤其是立體視覺。將這些傳感器組合起來使用，機器人便可以確定尺寸，識別物體，并確定其距離。

射頻識別（RFID）傳感可以提供識別碼并允許得到許可的機器人獲取其他信息。

麥克風（聲學傳感器）幫助工業機器人接收語音命令并識別熟悉環境中的異常聲音。如果加上壓電傳感器，還可以識別并消除振動引起的噪聲，避免機器人錯誤理解語音命令。先進的算法甚至可以讓機器人了解說話者的情緒。

溫度傳感是機器人自我診斷的一部分，可用于確定其周遭的環境，避免潛在的有害熱源。

利用化學、光學和顏色傳感器，機器人能夠評估、調整和檢測其環境中存在的問題。

對于可以走路、跑步甚至跳舞的人形機器人，穩定性是一個主要問題。它們需要與智能手機相同類型的傳感器，以便提供機器人的準確位置數據。在這些應用采用了具有3軸加速度計、3軸陀螺儀和3軸磁力計的9自由度（9DOF）傳感器或慣性測量單元（IMU）。

傳感器是實現軟件智能的關鍵組件，沒有傳感器，很多復雜的操作就不能實現。它們不僅實現了復雜的操作，同時也保證這些操作在進行的過程中得到良好的控制。

工業機器人避障主要用到哪些傳感器？

移動機器人需要通過傳感器實時獲取周圍的障礙物信息，包括尺寸、形狀和位置信息，來實現避障。避障使用的傳感器有很多種，目前常見的有視覺傳感器、激光傳感器、紅外傳感器、超聲波傳感器等。

超聲波傳感器

超聲波傳感器的基本原理是測量超聲波的飛行時間，通過d=vt/2測量距離，其中d是距離，v是聲速，t是飛行時間。

上圖是超聲波傳感器信號的一個示意。通過壓電或靜電變送器產生一個頻率在幾十kHz的超聲波脈沖組成波包，系統檢測高于某閾值的反向聲波，然后使用測量到的飛行時間計算距離。超聲波傳感器一般作用距離較短，普通的有效探測距離幾米，但是會有一個幾十毫米左右的小探測盲區。由于超聲傳感器成本低、實現方法簡單、技術成熟，是移動機器人中常用的傳感器。

紅外傳感器

一般的紅外測距都是采用三角測距的原理。紅外發射器按照一定角度發射紅外光束，遇到物體之后，光會反向回來，檢測到反射光之后，通過結構上的幾何三角關系，就可以計算出物體距離D。

當D的距離足夠近的時候，上圖中L值會相當大，如果超過CCD的探測范圍，雖然物體很近，傳感器反而看不到了。當物體距離D很大時，L值就會很小，測量精度會變差。因此，常見的紅外傳感器的測量距離都比較近，小于超聲波，同時遠距離測量也有小距離的限制。另外，對于透明的或者近似黑體的物體，紅外傳感器是無法檢測距離的。但相對于超聲來說，紅外傳感器具有更高的帶寬。

激光傳感器

常見的激光雷達是基于飛行時間的（ToF，time of flight），通過測量激光的飛行時間來測距d=ct/2，類似前面提到的超聲測距公式，其中d是距離，c是光速，t是從發射到接收的時間間隔。

比較簡單的方案是測量反射光的相移，傳感器以已知的頻率發射一定幅度的調制光，并測量發射和反向信號之間的相移，如上圖。

調制信號的波長為lamda=c/f，其中c是光速，f是調制頻率，測量到發射和反射光束之間的相移差theta之后，距離可由lamda*theta/4pi計算得到，如上圖。

視覺傳感器

常用的計算機視覺方案也有很多種， 比如雙目視覺，基于TOF的深度相機，基于結構光的深度相機等。

基于結構光的深度相機發射出的光會生成相對隨機但又固定的斑點圖樣，光斑打在物體上，因為與攝像頭距離不同，被攝像頭捕捉到的位置也不相同。先計算斑點與標定的標準圖案在不同位置的偏移，利用攝像頭位置、傳感器大小等參數就可以計算出物體與攝像頭的距離。

雙目視覺的測距本質上也是三角測距法，由于兩個攝像頭的位置不同，就像人的兩只眼睛一樣，看到的物體也不一樣。兩個攝像頭看到的同一個點P，在成像的時候會有不同的像素位置，此時通過三角測距就可以測出這個點的距離。

在工業4.0時代工業機器人的發展趨勢

美國機器人產業協會（RIA）預測了工業機器人的六大發展趨勢。

工業物聯網(IIoT) 技術的應用：機器人會在生產的前沿應用智能傳感器，采集制造商以前無法獲得的數據。

優先考慮工業網絡安全：機器人與內部系統的聯網越來越多，網絡安全的風險不斷增加。制造商必須解決生產工藝中的缺陷，并在網絡安全方面加大投資，確保安全、可靠的生產。

大數據分析成為競爭優勢：機器人將成為工廠車間的主要信息來源之一。制造商必須實施系統來組織和分析采集到的所有數據，以便采取有效的行動，提升企業的競爭優勢。

實施開放式的自動化架構：隨著機器人自動化應用越來越廣泛，對開放式自動化架構的需求相應增加。大型的行業參與者將與行業機構一起制定標準和開放式文檔，機器人集成更加容易，兼容性會變得更好。

虛擬解決方案增加：虛擬解決方案會成為工業機器人的一個主要部分。

協作機器人將更受歡迎：協作機器人可以在人類身邊安全地工作，而且通常比工業機器人便宜得多。隨著協作機器人在嚴苛的工業環境中變得更有能力，對率有嚴格要求的制造商會更多地采用協作機器人。

結語

“工業4.0”強調自動化與信息化相互融合，工業機器人作為自動化制造過程的重要參與者，直接影響著工業制造自動化水平。隨著工業產品工藝復雜程度和精度的要求不斷提高，機器人的應用場所和應用需求也越來越復雜和苛刻，機器人的計算平臺已經從傳統的PC平臺、嵌入式平臺擴展到智能手機、平板電腦等移動設備，機器人配備的傳感器從簡單的光電開關、觸碰開關發展到觸覺、聲覺、視覺等傳感器，機器人伺服系統與控制系統之間的通信方式也由原來的“脈沖+方向”的通信線纜，發展到通信更、通信數據量更大的各種現場總線。機器人控制系統正朝著開放化的方向轉變，工業物聯網、大數據分析以及虛擬化等技術的發展，也使機器人更好地融入制造業應用。