“机器人及物联网技术的智慧计量实验室”项目主体建设完成

智能化改造由现代通信与信息技术、计算机网络技术、行业技术、智能控制技术汇集而成的针对某一个方面的应用的智能集合。其发展将融入更多新技术,泛在感知、精准获取、海量存储、高速传输、智能处理等领域。

日前，浙江省计量院电子天平智能机器人检测系统顺利进场组装完成，标志着院“基于机器人及物联网技术的智慧计量实验室建设”项目主体建设完成，进入最后调试冲刺阶段。

电子天平智能机器人检测系统由移动机器人、协作机械手、智能定位相机系统、图像识别系统等组成。该套系统通过图像识别提取检测数据，实时自动生成与院业务软件匹配的电子化原始记录，方便检测报告的生成。系统预计2021年正式投入使用。

移动机器人是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。

一种由传感器、遥控操作器和自动控制的移动载体组成的机器人系统。移动机器人具有移动功能，在代替人从事危险、恶劣(如辐射、有毒等)环境下作业和人所不及的(如宇宙空间、水下等)环境作业方面，比一般机器人有更大的机动性、灵活性。

移动机器人是一种在复杂环境下工作的，具有自行组织、自主运行、自主规划的智能机器人，融合了计算机技术、信息技术、通信技术、微电子技术和机器人技术等。

智能移动机器人，是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。它集中了传感器技术、信息处理、电子工程、计算机工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果，代表机电一体化的最高成就，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。随着机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围大为扩展，不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在城市安全、国防和空间探测领域等有害与危险场合得到很好的应用。因此，移动机器人技术已经得到世界各国的普遍关注。

机械手臂是机械人技术领域中得到广泛实际应用的自动化机械装置，在工业制造、医学治疗、娱乐服务、军事、半导体制造以及太空探索等领域都能见到它的身影。尽管它们的形态各有不同，但它们都有一个共同的特点，就是能够接受指令，精确地定位到三维(或二维)空间上的某一点进行作业。

机械手臂根据结构形式的不同分为多关节机械手臂，直角坐标系机械手臂，球坐标系机械手臂，极坐标机械手臂，柱坐标机械手臂等。常见的六自由度机械手臂。他有X移动，Y移动，Z移动，X转动，Y转动，Z转动六个自由度组成。水平多关节机械手臂一般有三个主自由度，Z1转动，Z2转动，Z移动。通过在执行终端加装X转动，Y转动可以到达空间内的任何坐标点。 直角坐标系机械手臂有三个主自由度。X移动，Y移动，Z移动组成，通过在执行终端加装X转动，Y转动，Z转动可以到达空间内的任何坐标点。

手臂一般有3个运动：伸缩、旋转和升降。实现旋转、升降运动是由横臂和产柱去完成。手臂的基本作用是将手爪移动到所需位置和承受爪抓取工件的最大重量，以及手臂本身的重量等。手臂由以下几部分组成：

(1)运动元件。如油缸、气缸、齿条、凸轮等是驱动手臂运动的部件。

(2)导向装置。是保证手臂的正确方向及承受由于工件的重量所产生的弯曲和扭转的力矩。

(3)手臂。起着连接和承受外力的作用。手臂上的零部件，如油缸、导向杆、控制件等都安装在手臂上。

此外，根据机械手运动和工作的要求，如管路、冷却装置、行程定位装置和自动检测装置等，一般也都装在手臂上。所以手臂的结构、工作范围、承载能力和动作精度都直接影响机械手的工作性能。

智能相机并不是一台简单的相机，而是一种高度集成化的微小型机器视觉系统。它将图像的采集、处理与通信功能集成于单一相机内，从而提供了具有多功能、模块化、高可靠性、易于实现的机器视觉解决方案。同时，由于应用了较新的DSP、FPGA及大容量存储技术，其智能化程度不断提高，可满足多种机器视觉的应用需求。

智能相机一般由图像采集单元、图像处理单元、图像处理软件、网络通信装置等构成。在智能相机中，图像采集单元相当于普通意义上的CCD/CMOS相机和图像采集卡。它将光学图像转换为模拟/数字图像，并输出至图像处理单元。网络通信装置的智能相机的重要组成部分，主要完成控制信息、图像数据的通信任务。智能相机一般均内置以太网通信装置，并支持多种标准网络和总线协议，从而使多台智能相机构成更大的机器视觉系统。

图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征，如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。

在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。在文字材料的识别中，人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块，而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。

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