工業(yè)機(jī)器人從應(yīng)用領(lǐng)域分布來看，汽車與電子電機(jī)制造為目前兩大主要應(yīng)用領(lǐng)域，市占比例分別約3成，而其主要使用場景則以搬運(yùn)走木、焊接與上下料為主。不過肿兴，除了源自于缺工效應(yīng)下自動化需求比例提高荡减，工業(yè)機(jī)器人在AI、感測技術(shù)的加值下帶來新的能力延伸其功能性湖诅，有別于以往操作規(guī)則性的任務(wù)季训。

當(dāng)前具有認(rèn)知學(xué)習(xí)能力與自主調(diào)適能力的智能機(jī)器人能夠依據(jù)行業(yè)需求設(shè)計出特用功能以適應(yīng)復(fù)雜的工作場景，也因此使其應(yīng)用觸角延伸至更多新興行業(yè)應(yīng)用则沃。

在量產(chǎn)模式時代肝庸，為發(fā)揮最高生產(chǎn)效率與節(jié)省人力成本，諸如上下料此種高度重復(fù)性章迎，或是機(jī)床上下料繁重且具有危險性的工作吓死，一般都交由工業(yè)機(jī)器人操作，主要適應(yīng)對像為大批量焚寂、重復(fù)性強(qiáng)或是工件重量較大的情況下使用普晌，此為目前常見的上下料機(jī)器人應(yīng)用。

不過沧奴，由于此種機(jī)器人大多執(zhí)行重復(fù)性作業(yè)痘括，任務(wù)設(shè)定單純，其運(yùn)動路徑與取放動作相對必須設(shè)計在固定模式下進(jìn)行滔吠，因此在前置作業(yè)通常仍需要額外透過人力將來料排列整齊再等待夾取上料纲菌，這也是當(dāng)前上下料應(yīng)用靈活度不足，而期待能夠有所改善之處疮绷。

簡言之翰舌，自動化上下料只解決了問題的一半。相比人類冬骚，對機(jī)器人來說椅贱，從容器中取出隨機(jī)排放的零件，再將其精確地放入機(jī)器中卻是困難重重只冻。為改善此應(yīng)用缺陷庇麦，市場積極發(fā)展機(jī)器人隨機(jī)取放( Random Bin Picking)技術(shù)，同時結(jié)合AI、3D視覺山橄，可借此識別物件包括位置综非、姿態(tài)與擺放順序等信息，透過AI自適應(yīng)夾取路徑與取放動作巨脚，由于工件不需事先整理及排列即可被識別保蒲，因此能有效提升許多工廠的生產(chǎn)效率品救。

在金屬加工產(chǎn)業(yè)中敢弟，不如焊接機(jī)器人的普及，研磨與拋光兩個制程至今仍大量仰賴人工作業(yè)他景，由于像是水五金制品具有如孔洞捅振、多重曲面的復(fù)雜外形，因此其較難以導(dǎo)入自動化托足。不過怯糠，目前國內(nèi)水五金產(chǎn)業(yè)在研磨拋光制程的缺工越來越嚴(yán)重，促使市場對于研磨拋光機(jī)器人的需求增強(qiáng)妒穷，而在3D視覺與虛實(shí)整合系統(tǒng)輔助下瓦统，對于具有復(fù)雜研磨拋光路徑需求的機(jī)器人來說，可降低其在路徑生成的難度橡舟，并達(dá)到加工穩(wěn)定金矛。

值得注意的是，除了汽車勺届、電子電機(jī)以及機(jī)械金屬加工產(chǎn)業(yè)為主要應(yīng)用領(lǐng)域驶俊，工研院產(chǎn)科國際所分析師黃仲宏觀察，目前包括紡織免姿、制鞋饼酿、食品加工等輕工業(yè)的機(jī)器人裝機(jī)量也正成長中，漸朝自動化胚膊、智能化發(fā)展故俐。例如制鞋業(yè)在涂膠制程與研磨拋光遭遇相同加工路徑復(fù)雜之問題，現(xiàn)也透過3D視覺引導(dǎo)改善紊婉，或有廠商開發(fā)協(xié)助成衣業(yè)者改善打樣流程的機(jī)器手臂购披。

（DIGITIMES ）

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