眾所周知3C行業屬于“快節奏”行業，其“快”主要表現在：1.新產品的不斷推出，使產品的更新周期持續縮短。2.技術創新應用于 3C 領域，3C 產品不斷向智能化方向發展，下游發展促使相關的生產設備不斷升級。
隨著人口紅利消失，勞動力成本持續升高，3C行業的自動化是大勢所趨。工業機器人作為實現3C行業自動化的一個重要組成部分，承擔著“機器換人”的任務，其中并聯機器人一直以速度快、精度高為主要優勢，可以用于分揀、理料、轉線、裝托等工藝流程。
以PCB板為例，PCB板種類繁多，且形狀不一、顏色相似，肉眼不易分辨，且印刷電路的布局布線小型化、高密度、細間距。傳統的手工特征描述能力有限，人為指定的特征通常數量較少、信息單一、描述的泛化能力差、易受噪聲干擾。該流程不僅要求并聯機器人具有高可靠性、高精度高速度，同樣對機器人的視覺要求也十分苛刻。
為此，G20-智能制造峰會成員企業勃肯特自主研發的視覺傳感系統搭載并聯機器人，可以快速識別分揀百種PCB板。采用基于深度學習的視覺檢測系統，可以通過相機拍攝設備自動完成對PCB的檢測。
當電路板從制板設備中制作完成后，相應檢測設備會對PCB進行檢測，判定是否是合格品或者不良品，然后將判斷結果反饋給并聯機器人的視覺系統，當傳送帶將PCB傳送至視覺相機時，視覺相機會識別不良品，將信號傳遞給并聯機器人進行剔除分揀，識別合格品同樣將信號傳遞給機器人進行良品分揀和理料，并傳遞至下一工序。
勃肯特視覺傳感系統依據深度學習可以在大規模數據集中自動學習出復雜的特征描述，深度學習克服了人工提取特征的盲目性、抗噪能力強。適用于高精度要求的并聯機器人傳送帶追蹤場景。
當目標出現在相機視野中時，視覺軟件會接收讀取機器人發送的外部相機觸發信號，相機會實時采集目標圖像，經過特定的圖像處理算法，完成目標的輪廓提取、目標定位、形狀識別、顏色識別等功能，并將這些物體特征信息傳送給機器人，機器人根據運動控制算法，完成對物料的追蹤抓取功能。
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