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最重要的原因则应该是机器人智能的不断改进。从机器人问世到现在，在决定部件获取、检查自身组件就位状况、检测错误状态或相关因素上的智能经历了数个发展等级。这样的智能大多是基于用来检测某个特定状态的特定传感器而实现的。

比如，机器人会用“光电眼”，通过识别某个芯片管脚、制动器或其它部件是否就绪来判定是否存在并处于正确的方向。接着，这个“光电眼”连接PLC或者直接连到机器人控制器中。在恰当的时间，机器人会核查“光电眼”来确定某个部件就位并处于正确的方向，然后才会将之摘取或者进行其它操作。

使用“光电眼”或者类似的传感器是一个简单而可靠的途径，也是正确的选择。但是，自动化并不总是那么简单。有各种类型的部件需要处理，因此区分部件的方法可能更为复杂。

不管是部件是制造程序，简单的传送器都无法适用。比如，放在由滑托板隔成数层的箱柜中的部件，一般就用于金属部件。而拥有复杂几何构造的部件，如果没有额外的装置，就很难准确定位。

二维视觉定位

长期以来，由于无法找到合适的方法来处理这些复杂事项，某些行业里机器人的使用总是无法扩大。最近这种状况终于有所改观了。其中作用最大的技术就是双维视觉系统。请登录自动化成像联盟(Automated Imaging Association)网站获取关于此技术的更多信息。

2D视觉系统由标准行业摄像机构成，用来拍摄照片以供机器人进行分析并从而决定处理哪些部件。工业视觉系统历史并不长，但现在在价格、性能和可靠性上已经发展到可以用于一些应用中，而仅仅几年前这些应用都还是无法实现的。

图1：Fanuc的机器人具有完整机器人系统

使用视觉系统可以协助机器人来摘取放置于由标准滑托板隔成数层的箱柜中的部件。这是将部件从一个车间传到另一个车间甚至在同一个车间内进行传送的通用方法。如果没有视觉系统，制造商就必须使用相对较贵的成形塑料垫料或者通过其它方法来准确摘取箱内的部件。这种能置于箱柜中的成形塑料垫料相对更昂贵一些，其中光是模具的设计和制造就需要6万到10万美元。

2D视觉系统可以很好地取代成形垫料或者其它更昂贵的方式来定位箱柜中的部件。不过直到最近几年，仍然有一些原因使得视觉系统的使用苦难重重，包括不同批部件颜色的差异、箱柜具体状况的差异和重复使用的隔板上的记号等等。随着视觉技术的不断发展，这些问题现在都可以很好地解决了。现在的2D视觉系统已经可以定位大多数堆叠于箱柜内部隔板顶层的部件。

这种应用一般的方法就是使用一个安装在箱柜上的摄像机来定位部件。摄像机安装在足够的高度，因此机器人可以在摄像机底下移动并进入箱柜内部。在每一层的起点，机器人对会对摄像机发来的该层部件的图片进行分析，然后逐个定位。

如果需要更精确的定位，也可以将摄像机安装在机器人上，由机器人将摄像机移动到一个或一组部件上端并拍照，然后将照片传回给机器人进行分析并定位。当某一层上所有部件都被取走之后，机器人会取掉隔板，并开始摘取下一层的部件。

不管是将摄像机固定，还是安装在机器人上，所增加的成本都比使用一个特别的垫料或者其它方法来定位部件的成本要低得多。视觉系统还能带来更高的灵活性，以处理同一条线上的不同部件，或者适应部件的更替。由于成本上的原因，这样的自动叠板卸垛在几年前根本无法实现，而现在，有了视觉系统，机器人方案可行了，也可以负担得起了。