当前位置: 智能网 > 机器人 > 梅卡曼德专访:工业机器人智能化变迁下的厚积薄发

梅卡曼德专访:工业机器人智能化变迁下的厚积薄发

放大字体 缩小字体 发布日期:2020-12-25 14:03:20   浏览次数:62
核心提示:2020年12月25日关于梅卡曼德专访:工业机器人智能化变迁下的厚积薄发的最新消息:一、工业机器人从自动化到智能化的使命变迁工业机器人一直被看作是自动化与数字化水平的标志,从2013年开始,中国成为了世界上每年工业机器人增长数量最高的国家,这也代表着中国在制造、供


一、工业机器人从自动化到智能化的使命变迁

工业机器人一直被看作是自动化与数字化水平的标志,从2013年开始,中国成为了世界上每年工业机器人增长数量最高的国家,这也代表着中国在制造、供应链等环节的升级改造也在近10年进入快车道。

值得一提的是,从每年的新增安装量数据来说,中国市场的占比一直不断提升,目前有接近40%的新增安装量在中国本土发生,并且这一比例仍在不断提升。中国正在以超越全球的发展速度进入工业的下一阶段。

亿欧智库:工业机器人增长

“中国本土工业机器人市场,从长期来看仍然有较大潜力,背后的逻辑在于:人口红利逐渐消失的今天,我们看到中国的人机比例仍然较低(2019年中国机器人密度为187台每万人,美、日、徳平均313台每万人),未来一段时间,中国会处在工业机器人密度提升阶段。”

梅卡曼德市场部VP徐婷婷在接受亿欧采访时说道:“另一方面,工业机器人成本下降明显,很多行业对于使用工业机器人的ROI越来越理想,工业机器人市场有了更多的市场外沿。”

全球工业机器人占比中,占比最高的是搬运、焊接、组装三类,占全球总工业机器人存量分别为45%、24%、11%,中国市场的占比类似。工业机器人在中国工厂里承担起更多的搬运、焊接、组装工作时,以AMR为代表的新型服务机器人也开始走进工厂和仓库,物理意义的自动化、互联互通已经在中国本土市场持续火热了很多年。

在此基础上,大数据、人工智能、工业互联网等技术也开始登堂入室。一方面,更多的工业场景和数据支撑着中国日益稳定、精确、智能的算法迭代;另一方面,数字化、智能化的成果不断催生工业场景对智能化的需求。2017年前后,中国工业的升级进入真实意义的“智能化”阶段。

根据亿欧智库发布的《2019中国智能制造研究报告》,工业智能主要应用于视觉检测和预防性维修、生产优化、机器人视觉方面,基于机器视觉的AI技术是工业领域应用最广泛的类型。

“物流场景中,许多典型环节如播种、供包、拆码垛等需要AI辅助,这些场景下需处理大量的无序SKU,用传统的工业机器人无法解决识别定位等工作“,徐婷婷告诉亿欧,”而这些工作可以用先进的3D视觉方案去引导工业机器人完成。“

二、梅卡曼德构建AI+3D+工业机器人核心技术能力

徐婷婷所在的公司——梅卡曼德机器人创办于2016年10月,如今刚迈进创业的第五年。从创立开始,梅卡曼德就致力于将智能赋予工业机器人,从公开信息来看,目前已经过7轮融资,并于2020年11月完成了B+轮近亿元融资,源码资本和老股东红杉共同参与。

目前梅卡曼德提供“AI+3D视觉+工业机器人”解决方案,其中包括智能相机Mech-Eye系列产品、视觉算法软件Mech-Vision、智能编程环境Mech-Viz。该全套解决方案目前主要应用在物流、制造等环节,在搬运(如拆码垛)、上下料、拣选分类、定位、涂胶、装备、拧螺丝、检测等多场景适配。

“3D工业相机存在多年,但传统的3D工业相机没有得到大规模推广应用,主要有以下一些原因。”

徐婷婷在采访时告诉亿欧,“首先,传统的3D视觉产品算法不够智能,无法满足如识别复杂图案的物体、紧密贴合的物体等问题;其次,部分方案感知范围和能力不足,如无法识别黑色、反光件等;再次,仅有视觉的方案并不足够满足需求,运动规划算法对于避免奇异点和碰撞是非常重要的;最后,典型的3D视觉产品光硬件价格就在十多甚至数十万人民币左右,很多场景下使用性价比不高。”

梅卡曼德机器人正提供从3D传感器到机器人适配及部署的整套方案应对行业面临的问题,如“视觉引导拆码垛”、“视觉引导工件上料”、“视觉引导货品拣选”、“视觉引导快递供包”以及视觉引导机器人进行涂胶、装配和定位,已经成为梅卡曼德成熟的产品化方案。

在核心的硬件产品3D相机部分,梅卡曼德提供了Mech-Eye DeepLogNanoLaser LPro Enhanced等多类型的产品满足不同的需求。徐婷婷在采访中提到:“拆码垛场景下相机工作距离远、视野要求大,我们对应的产品是Mech-Eye Deep和Mech-Eye Log系列产品;在上下料的场景里,速度快、精度高、视野大是典型要求,因此我们开发了Mech-Eye Pro Enhanced系列产品;另外针对环境光变化强烈的场景,开发了基于激光的Laser L。“

在视觉算法层面,梅卡曼德采用先进的深度学习算法,提升面对复杂环境的处理能力,高精度自动化标定、快速准确定位物体也是其算法的重要特点。

徐婷婷在采访时告诉亿欧:“在物流和制造场景下,有部分的场景难度较大,如混拆混码、播种、工件上料等。我们针对这一系列广泛存在的场景,开发出海量SKU分拣、混拆混码、视觉引导工件上料等多项解决方案,可以识别各类纸箱、包裹、货品等在内的多种物体,节拍也能满足用户要求。举个例子,我们的播种解决方案,节拍可达3s/件,可达到人工拣选的速度,在某些场景下甚至优于人工的节拍。”

图片1.png.png

另外,梅卡曼德开发了Mech-Viz机器人智能编程环境,0代码的编程环境可极大降低机器人的使用门槛,通用的平台可以结合合作伙伴覆盖更多的需求,为合作伙伴赋能。

提及未来,梅卡曼德除了产品线上更多的布局,也在扩张新的应用场景,如3D检测等等。目前无论工业3D视觉,甚至工业智能仍处于不断发展阶段,对场景的依赖、对产业化的考验不断塑造新的市场格局。

梅卡曼德基于长久对于工业3D视觉以及工业智能技术的沉淀,在算法模型以及对工业场景的理解和适配将构成其第一层竞争壁垒,而基于行业Know-how形成的商业化落地能力(性价比、稳定性等等)将形成其第二层壁垒。

“Demo和实际落地应用会存在差距,因此经过多个应用打磨出来的技术积累带来的壁垒是深厚的、是坚固的。”徐婷婷在提到未来竞争时说道。

作者:施展    

 
关键词: 机器人 工业 视觉

[ 智能网搜索 ]  [ 打印本文 ]  [ 违规举报

猜你喜欢

 
推荐图文
工业机器人的几大主要应用场景 实现机器人智能行走的机器人底盘,其内部结构究竟是怎样的?
传感器解决机器人发展四大问题 智能化进程再提速 如何了解工业机器人?必看这11项问答
推荐智能网
点击排行

 
 
新能源网 | 锂电网 | 智能网 | 环保设备网 | 联系方式