智能機械手應用范圍廣泛，已成發展新機遇

作為自動化生產的關鍵零部件，智能機械手近幾年受到的關注越來越多。智能機械手的主要作用，是輔助工人完成抓取和搬運任務，如3C、半導體、紡織、汽車、食品、飲料等多個行業的生產線都會涉及到抓取環節，應用范圍非常廣泛，幾乎不同產業都會有類似的需求，市場空間十分廣闊。

在“人機協作”成為大勢所趨的背景下，越來越多機器人企業也開始投身其中，智能機械手成為了下一個發展新機遇。

（智能機械手，圖片來源：雄克SCHUNK）

在工業制造生產中，抓取作業是其中非常重要的一個環節。在過去，傳統工業機器人一般都是通過離線編程或者示教編程的方式實現抓取操作，它的起始位姿和終止位姿都要預先設定好，才能完成抓取工作。但這樣的問題是，一旦抓取對象變換位置，或者工作環境出現變化，機器人就無法完成抓取作業了。

因此，如何讓機器人像人一樣，可以自動識別目標并進行分揀和抓取，是傳統工業機器人的一個難點和熱點。為了解決這些行業痛點，機器人企業開始把目光轉向結合了視覺、傳感器等多項技術的智能抓取解決方案。通過這種技術，工業機器人能夠進行有效分揀和抓取，降低生產的錯誤率，減少生產成本，提高工作效率。

目前，國外已經出現OnRobot、SCHUNK等專注于智能機械手研發與生產的優秀企業，而國內如新松、大族、艾利特等機器人公司也開始涉足協作機器人領域，并先后推出了智能、柔性化的應用和產品。從各家已推出的產品來看，如今智能機械手配合視覺和傳感器，要做到測量、識別，實現智能抓取物件，已經不是什么難事。不過對于未來智能工廠來說，為了能進一步提高生產效率，機械手除了要做到“智能抓取”，還將需要做到“自主抓取”。

除了智能，還要自主

如今，工業抓取技術正處在變革之中，智能抓取和自主抓取就是其中主要的分界點。二者的區別在于，機械手是否能夠自行搬運種類各異的物件。

目前為止，仍然需要根據一個或多個抓取目標的幾何形狀等參數，精確設定好智能機械手的抓取力、速度和位置等，才能進行拾取和放置操作。而自主抓取就是此基礎上更進一步，取消機械手的設定環節，直接就能進行抓取。為了實現這個目標，行業里也有多家公司正在相關研發。

例如來自德國的雄克（SCHUNK）公司就提出了一種解決方案，讓機械手通過攝像頭探測其目標物體，然后根據數據記錄和算法，檢測原理并導出相應的反應，通過算法研究，對不同的幾何形狀和布置予以分類，并開發最優的抓取策略，使抓取系統能夠自主搬運零部件。除此之外，雄克的解決方案還能夠讓機械手分享獲取的學習經驗，從生產網絡或通過云平臺將類似應用中與其他抓取系統一起分享，使抓取系統更進一步優化基本抓取工作流程。

簡單來說，就是機械手不僅能通過獲取的數據分析并自主抓取物件，它還能把自己學到和獲取的數據分享給其他抓取系統。這樣一來，工廠再也不需要一個一個地給機械手設置參數，因為一個機械手學會了，那么所有機械手就都學會了。

聽起來有點不可思議，但這種技術已經成為現實。從過去在工廠的各類試點來看，雄克自主抓取技術的應用已經取得了不小的成果。僅僅經過數次培訓，機器人的網絡系統便能夠歸納出如何進行搬運以及有哪些組合選項。在這個過程中，捕獲場景的攝像頭直接與機械手交互，并引導機器人抵達其目的地。僅在做出幾步重復操作之后，系統即可自行對未來的組合和布置做出分類，并采取自主行動。

在智能抓取應用中，雄克機械手可獨自分辨不同部件，就像人手通過觸摸分辨物體，機械手也會感應零件的幾何形狀和構成，以便對其予以抓取和分類。更值得一提的是，即使物件是無序、隨機擺放，機械手也一樣能識別。

（SCHUNK SVH 五指機械手，圖源來自：雄克SCHUNK）

人機協作時代，協作抓取技術大有發展空間

如今，為了降低成本，提高生產效率，引入工業機器人等自動化設備代替人力已經成為許多制造業企業的優先選擇。但隨著市場趨勢的變化，局部自動化的重要性也在與日俱增，傳統工業機器人無法完全滿足這類應用需求，協作機器人的出現是為了能夠協同發揮出人和機器人的優勢，很好地補足了傳統工業機器人的應用局限。

未來，“人機協作”模式將從根本上改變制造業的工作環境，更加靈活、簡易、高效的自動化生產系統將會成為未來智能工廠的核心競爭力。在實現這些目標的過程中，安全的協作抓取技術以及能夠實現自主抓取的智能機械手都將有更大的發展空間。