2010年以來，中國制造業增加值連續12年位居世界第一。數據顯示，2021年，中國制造業產值將達到31.4億元，占GDP的比重達到27.4%。

　　在國內制造業高速發展的帶動下，我國工業機器人發展也名列前茅。截至2014年，中國已連續八年成為全球最大的工業機器人消費國。其中，2020年中國新增工業機器人占全球新增工業機器人的43.8%；同年，中國機器人產業收入突破千億。

　　從目前的情況來看，雖然中國工業機器人市場仍被國際廠商所主導，但近年來，中國本土廠商已經迎頭趕上，并取得了多項產品。數據顯示，國內工業機器人市場規模從2015年的18%增長到2021年的33%。

　　隨著中國機器人產業和中國本土廠商的逐年崛起，為英特爾半導體和新技術等行業領先者提供了巨大的應用機會。這一點可以從英特爾在各種垂直機器人平臺上的應用中看出。

　　據了解，英特爾基于英特爾酷睿處理器、英特爾FPGA、OpenVINO工具包和英特爾oneAPI，在機器人視覺工程領域立足；而在軟件機器人領域，英特爾酷睿處理器和英特爾實感攝像頭的賦能也滿足了AMR和AGV在復雜環境下高速處理和平穩運行的需求，先進的圖像傳感器為物流機器人提供了有關信息物體的深度。

　　以機器視覺為例，為工業機器人的開發和應用帶來新的可能性，如在固定位置抓取固定物體，到在隨機位置抓取隨機物體。但機器視覺技術和機械臂系統的引入包括智能算法引入、3D點云數據處理、手眼標定、抓拍系統等模塊，需要專業知識。對于機器人公司和系統程序員來說，開發門檻和開發成本都很高。

　　所以Intel提供了一套成像的參考代碼和性能優化技術。以深度傳感器的3D點云數據作為輸入，我們在軟件部分引入了最智能的捕捉算法，并使用OpenVINO工具套件在Intel平臺上進行計算，并為3D視覺提供代碼參考機器人的定位和手臂引導。例如，在焊接、工業等對高可靠性、穩定性和智能化要求較高的領域，在英特爾視覺系統的助力下，安全地達到了降本增效的預期效果。

　　3D視覺+焊接機　　焊接是一種熱加工工藝，技術先進在一定程度上反映了國家的機械化水平。

　　焊接作為機械制造領域的重要技術之一，是制造高科技產品必不可少的加工方法。例如，世界上最大的1200KW電站、700KW水電機組、1300KW核電設備、1200噸加氫反應堆、航天技術運載火箭、宇宙飛船、空間站和微電子技術部件均采用焊接技術完成修復。

　　但焊接有嚴格的工藝要求，如電極直徑、電極輸送方式、電極角度等，需要滿足特殊要求。因此，焊接行業開始引入3D相機等設備，實現曲面材料的3D化。識別定位，滿足更大規模的自動化焊接需求。

　　但“3D視覺+焊機”在整個應用過程中仍然面臨著諸多痛點。例如，當產品產生弧光或反光時，機器不能正常轉動；第二，機器視覺算法的速度比較慢；第三，市場上的回收解決方案不多。

　　那么，有沒有有效的解決辦法呢？信捷電氣給出了貼身的解答。

　　為進一步解決機器焊接不準和機器視覺算法速度問題，信捷電氣推出X-SIGHT*3D機器視覺焊接解決方案。

                                                                                                        圖：英特爾如何用“3D視覺+焊機”解決問題。

　　X-SIGHT3D機器視覺焊接解決方案包括智能相機、視覺處理平臺、焊接機器人、信捷云等子系統。可通過激光視覺引導系統匹配焊接方向，并提供3D坐標和焊接姿態，輕松快速找到焊縫。系統還可以自動檢測焊接位置偏差，提供最佳軌跡補償，實時調整焊接偏移以獲得最佳焊接效果，從而降低焊接公司的成本，提高焊接效率和質量..

　　英特爾FPGA、英特爾酷睿處理器、OpenVINO硬件套件等產品和解決方案的落地，不僅幫助信捷電氣克服了現在“3D視覺+焊機”落地過程中的挑戰，更讓X-SIGHT*3D機可視化焊接解決方案，焊接效率成倍提升，焊接質量提升。

　　AI+3D+工業機器人

　　不只是信捷電器。為滿足客戶需求，解決應用痛點，專注于3D視覺的玩家Mecamand也選擇與英特爾合作，打造獨一無二的前衛解決方案。

　　為滿足工業應用對高精度、穩定性和智能化的需求，Mech-Mind推出了基于英特爾酷睿處理器、OpenVINOToolkit和英特爾oneAPI的“AI+3D+工業機器人解決方案”。

　　程序使用Mech-Eye（工業3D相機）和OpenCL、OpenMP技術獲取云數據，然后使用Mech-Vision（視覺機器視覺軟件）和OpenVINO工具、OpenCV技術處理數據，最后使用Mech-Viz機器人智能編程環境）將數據集成到機器人中進行最終應用。

　　在一些常見的工業場景，如運輸、搬運等，需要工業機器人對不同物體進行深度學習模型訓練，然后使用訓練好的模型進行圖像識別，并使用Mech-Mind的其他軟件產品進行控制。機器人在無序集合上工作。在使用英特爾的產品和解決方案之前，Mech-Mind的訓練速度和視覺識別效果還有很大的提升空間。　　在使用英特爾的產品和解決方案后，Mecamand的解決方案提升了深度學習的速度和圖像識別的效果，最終提升了工業機器人的安裝性能和識別精度。

　　結論

　　隨著人工智能、5G、邊緣計算、數據分析等相關技術的不斷完善，我們必須進一步推動機器人技術的可持續發展。英特爾也將繼續助力機器人行業，開拓更多應用領域，提供靈活的工具和技術，打造端到端的工業解決方案，賦能行業數字化轉型。

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