ABB 57340001-K DSPB 112 显示处理器

　　对于装配自动化中的机器人，一个令人烦恼的障碍是大多数机器人没有任何视觉系统。他们只能找到一个物体，因为它是固定的，并且他们被编程去哪里。“它有效，但它非常不灵活，”他说。当新产品出现或流程发生变化时，固定装置也必须改变。它需要时间、金钱和人工干预，并且会导致生产力的整体损失。

　　除了没有本质上看和理解的能力外，机器人也不具备人类天生的手眼协调能力。文卡塔拉曼说：“他们无法在日常基础上弄清楚世界的混乱状况，但他补充说，我认为有了我们的技术，它就会开始发生。”

　　他说，与大多数新公司一样，下一步是测试真实环境中的稳健性和可靠性，到“亚毫米级”。在那之后，未来五年应该会扩展到各种工业应用。几乎不可能预测哪些是，但更容易看到普遍的好处。“从长远来看，我们将把这种改善的愿景视为提高智力和学习的推动力，”文卡塔拉曼说。“反过来，它将实现比迄今为止更复杂的任务的自动化。”

　　以下是我司【主营产品】，有需要可以发来帮您对比下价格哦!

　　主营：世界品牌的PLC 、DCS 系统备件 模块

　　①Allen-Bradley(美国AB)系列产品》

　　②Schneider(施耐德电气)系列产品》

　　③General electric(通用电气)系列产品》

　　④Westinghouse(美国西屋)系列产品》

　　⑤SIEMENS(西门子系列产品)》

　　⑥销售ABB Robots. FANUC Robots、YASKAWA Robots、KUKA Robots、Mitsubishi Robots、OTC Robots、Panasonic Robots、MOTOMAN Robots。

　　⑦estinghouse(西屋)： OVATION系统、WDPF系统、MAX1000系统备件。

　　⑧Invensys Foxboro(福克斯波罗)：I/A Series系统，FBM(现场输入/输出模块)顺序控制、梯形逻辑控制、事故追忆处理、数模转换、输入/输出信号处理、数据通信及处理等。Invensys Triconex: 冗余容错控制系统、基于三重模件冗余(TMR)结构的现代化的容错控制器。

　　⑨Siemens(西门子)：Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens数控系统等。

　　⑩Bosch Rexroth(博世力士乐)：Indramat，I/O模块,PLC控制器,驱动模块等。

　　◆Motorola(摩托)：MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177等系列。

　　PLC模块，可编程控制器，CPU模块，IO模块，DO模块，AI模块，DI模块，网通信模块，

　　以太网模块，运动控制模块，模拟量输入模块，模拟量输出模块，数字输入模块，数字输出

　　模块，冗余模块，电源模块，继电器输出模块，继电器输入模块，处理器模块。

　　我们的优势是：全新原装，，供给一年质保!本公司所有产品都经过严格检测，欢迎询价，收购。只需您有诚心，本公司将会给你供给一个比同行优势的价格，共同拿下单子。

　　With robots in assembly automation, one nagging obstacle has been that most don’t have any visual system. They’re only able to find an object because it’s fixed and they’re programmed where to go. “It works, but it’s very inflexible,” he says. When new products come in or a process changes, the fixtures have to change as well. It requires time, money, and human intervention, and it results in an overall loss in productivity.

　　Along with not having the ability to essentially see and understand, robots don’t have the innate hand-eye coordination that humans do. “They can’t figure out the disorderliness of the world on a day-to-day basis,” says Venkataraman, but, he adds, “with our technology I think it will begin to happen.”

　　Like with most new companies, the next step is testing the robustness and reliability in real-world environments down to the “sub-millimeter level” of precision, he says. After that, the next five years should see an expansion into various industrial applications. It’s virtually impossible to predict which ones, but it’s easier to see the universal benefits. “In the long run, we’ll see this improved vision as being an enabler for improved intelligence and learning,” Venkataraman says. “In turn, it will then enable the automation of more complex tasks than has been possible up until now.”