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　　2010年以来，中国制造业增加值连续12年位居世界第一。数据显示，2021年，中国制造业产值将达到31.4亿元，占GDP的比重达到27.4%。

　　在国内制造业高速发展的带动下，我国工业机器人发展也名列前茅。截至2014年，中国已连续八年成为全球最大的工业机器人消费国。其中，2020年中国新增工业机器人占全球新增工业机器人的43.8%；同年，中国机器人产业收入突破千亿。

耀彩网　　从目前的情况来看，虽然中国工业机器人市场仍被国际厂商所主导，但近年来，中国本土厂商已经迎头赶上，并取得了多项产品。数据显示，国内工业机器人市场规模从2015年的18%增长到2021年的33%。

　　随着中国机器人产业和中国本土厂商的逐年崛起，为英特尔半导体和新技术等行业领先者提供了巨大的应用机会。这一点可以从英特尔在各种垂直机器人平台上的应用中看出。

耀彩网　　据了解，英特尔基于英特尔酷睿处理器、英特尔FPGA、OpenVINO工具包和英特尔oneAPI，在机器人视觉工程领域立足；而在软件机器人领域，英特尔酷睿处理器和英特尔实感摄像头的赋能也满足了AMR和AGV在复杂环境下高速处理和平稳运行的需求，先进的图像传感器为物流机器人提供了有关信息物体的深度。

耀彩网　　以机器视觉为例，为工业机器人的开发和应用带来新的可能性，如在固定位置抓取固定物体，到在随机位置抓取随机物体。但机器视觉技术和机械臂系统的引入包括智能算法引入、3D点云数据处理、手眼标定、抓拍系统等模块，需要专业知识。对于机器人公司和系统程序员来说，开发门槛和开发成本都很高。

耀彩网　　所以Intel提供了一套成像的参考代码和性能优化技术。以深度传感器的3D点云数据作为输入，我们在软件部分引入了最智能的捕捉算法，并使用OpenVINO工具套件在Intel平台上进行计算，并为3D视觉提供代码参考机器人的定位和手臂引导。例如，在焊接、工业等对高可靠性、稳定性和智能化要求较高的领域，在英特尔视觉系统的助力下，安全地达到了降本增效的预期效果。

　　3D视觉+焊接机　　焊接是一种热加工工艺，技术先进在一定程度上反映了国家的机械化水平。

　　焊接作为机械制造领域的重要技术之一，是制造高科技产品必不可少的加工方法。例如，世界上最大的1200KW电站、700KW水电机组、1300KW核电设备、1200吨加氢反应堆、航天技术运载火箭、宇宙飞船、空间站和微电子技术部件均采用焊接技术完成修复。

耀彩网　　但焊接有严格的工艺要求，如电极直径、电极输送方式、电极角度等，需要满足特殊要求。因此，焊接行业开始引入3D相机等设备，实现曲面材料的3D化。识别定位，满足更大规模的自动化焊接需求。

耀彩网　　但“3D视觉+焊机”在整个应用过程中仍然面临着诸多痛点。例如，当产品产生弧光或反光时，机器不能正常转动；第二，机器视觉算法的速度比较慢；第三，市场上的回收解决方案不多。

　　那么，有没有有效的解决办法呢？信捷电气给出了贴身的解答。

　　为进一步解决机器焊接不准和机器视觉算法速度问题，信捷电气推出X-SIGHT*3D机器视觉焊接解决方案。

耀彩网                                                                                                        图：英特尔如何用“3D视觉+焊机”解决问题。

　　X-SIGHT3D机器视觉焊接解决方案包括智能相机、视觉处理平台、焊接机器人、信捷云等子系统。可通过激光视觉引导系统匹配焊接方向，并提供3D坐标和焊接姿态，轻松快速找到焊缝。系统还可以自动检测焊接位置偏差，提供最佳轨迹补偿，实时调整焊接偏移以获得最佳焊接效果，从而降低焊接公司的成本，提高焊接效率和质量..

耀彩网　　英特尔FPGA、英特尔酷睿处理器、OpenVINO硬件套件等产品和解决方案的落地，不仅帮助信捷电气克服了现在“3D视觉+焊机”落地过程中的挑战，更让X-SIGHT*3D机可视化焊接解决方案，焊接效率成倍提升，焊接质量提升。

　　AI+3D+工业机器人

　　不只是信捷电器。为满足客户需求，解决应用痛点，专注于3D视觉的玩家Mecamand也选择与英特尔合作，打造独一无二的前卫解决方案。

　　为满足工业应用对高精度、稳定性和智能化的需求，Mech-Mind推出了基于英特尔酷睿处理器、OpenVINOToolkit和英特尔oneAPI的“AI+3D+工业机器人解决方案”。

耀彩网　　程序使用Mech-Eye（工业3D相机）和OpenCL、OpenMP技术获取云数据，然后使用Mech-Vision（视觉机器视觉软件）和OpenVINO工具、OpenCV技术处理数据，最后使用Mech-Viz机器人智能编程环境）将数据集成到机器人中进行最终应用。

耀彩网　　在一些常见的工业场景，如运输、搬运等，需要工业机器人对不同物体进行深度学习模型训练，然后使用训练好的模型进行图像识别，并使用Mech-Mind的其他软件产品进行控制。机器人在无序集合上工作。在使用英特尔的产品和解决方案之前，Mech-Mind的训练速度和视觉识别效果还有很大的提升空间。　　在使用英特尔的产品和解决方案后，Mecamand的解决方案提升了深度学习的速度和图像识别的效果，最终提升了工业机器人的安装性能和识别精度。

　　结论

　　随着人工智能、5G、边缘计算、数据分析等相关技术的不断完善，我们必须进一步推动机器人技术的可持续发展。英特尔也将继续助力机器人行业，开拓更多应用领域，提供灵活的工具和技术，打造端到端的工业解决方案，赋能行业数字化转型。

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