AI技术给机器装上“眼睛” 智能传感器让工业制造更智能丨AI向新力

封面新闻记者 秦怡 柴枫桔 摄影报道

在工业制造的生产过程中，一个重要的环节就是对零部件是否标准进行测量和检测，以确保产品质量的稳定和符合标准。在智能制造车间中，这个检测过程往往由机器人完成。传感器则好似机器人的“眼睛”，可以准确检测物体的位置，提供精准的数据，确保生产过程中的精确控制。

在成都成华区，就有一家专注于传感器研发、生产的企业——矽瞻科技（成都）有限公司（以下简称“矽瞻科技”）。近日，当封面新闻记者来到矽瞻科技探访时，光电传感器生产车间内，工人们正分工进行最新一批次产品的组装和检测。

“我们的产品主要的功能和使命是赋予机器感知和思考。”公司董事长钱天昊告诉记者。

步入展厅，智能传感器产品渐次排列。

聚焦机器视觉

让机器学会感知和思考

与想象中的生产车间不同的是，这家智能制造企业的生产车间位于写字楼里。步入展厅，2D视觉传感器、3D视觉传感器、智能图像传感器等产品渐次进入眼帘，看起来小巧却精密无比，是赋予机器感知和思考的关键。

如何让机器学会感知和思考？钱天昊进行了现场演示，传感器通过与物联网、云计算、人工智能等技术深度融合，短短毫秒就能把检测结果传递到显示屏上——让工业制造的过程更加智能和精确。

“目前，我们生产的工业传感器，主要用于3C电子、新能源、半导体等行业的智能制造全链条。”钱天昊介绍，公司目前的业务专注在机器视觉软件及核心光学传感器硬件研发制造，在3C电子、汽车生产行业多有应用，比如新能源汽车从单一零部件到整车装配在自动检测时就会用到大量的检测系统和传感器产品。

人工智能正在催生新一轮技术创新与产业变革，也为工业制造数字化转型和高质量发展带来新动能。可以说，矽瞻科技就是在工业制造智能化的过程中应运而生的，“今年，全球的机器视觉市场规模大概是在800亿。”钱天昊说。

在制造业、新能源等产业发展突飞猛进的当下，智能传感器的融入，不仅能提高生产效率、提升产品质量，还能实现个性化定制，从而实现制造业的数字转型与智能化升级，促进新质生产力形成。

坚持自主研发

成为头部企业供应商

凭借专业能力，矽瞻科技已经成为京东方、比亚迪、富士康等行业头部企业的供应商。

钱天昊告诉记者，公司在成立之初就看到了机器视觉应用的市场，但如何打开市场，钱天昊提到了三个秘诀：自主研发、市场化、标准化。“只有自主研发，才有自己的竞争力。”至于市场化，则是专注市场需求，从市场出发去做标准化的东西。伴随市场发展，产品的规模化效应自然能够凸显。

“我们在成立之初就想得很清楚，要围绕机器视觉软件和光学传感硬件去沉淀。”记者了解到，作为一家智能制造企业，矽瞻科技坚持自主研发、生产，持续提升研、产、销、服能力。

起初，公司在上海布局。随着进一步发展，研发团队不断壮大，生产规模也与日俱增，对生产场地有了更高要求。一年多前，团队在全国多地的实地考察后，决定将总部搬至成都，并将研发和生产基地落户于龙潭工业机器人产业功能区，于2022年正式入驻，并于2023年11月启用了位于成华区金地威新成华创新基地的总部办公室。

随着业务辐射面和客户订单量的飙升，矽瞻科技在今年成立了西安分公司。“在开疆拓土的路上，我们又迈出了新的一步。”随着华北版图上再落一子，其业务版图再次扩张，眼下已形成华南、华东、华北、华西四大区域六大城市点位的全面开花布局。

向AI而行，从一个智能传感器企业的成长，我们看到以“AI+制造”为代表的新质生产力正在巴蜀大地上蓄势赋能、拔节生长。

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用于工业机器人中的各类传感器，你都知道几种？

在工业自动化领域，机器人需要传感器提供必要的信息，以正确执行相关的操作。一份报告预测，到2021年，全球工业机器人传感器市场将以约8％的复合年增长率（CAGR）稳步增长。对于包括消费者和汽车在内的机器人传感应用，另一份报告明确指出，到2027年，视觉系统将单独成就57亿美元的市场，力传感器市场将超过69亿美元。

下面列出了工业机器人中最常用到的传感器。

二维视觉传感器

二维视觉是一个可以执行从检测运动物体到传输带上的零件定位等多种任务的摄像头。许多智能相机都可以检测零件并协助机器人确定零件的位置，机器人可以根据接收到的信息适当调整其动作。

三维视觉传感器

三维视觉系统必须拥有两个不同角度的摄像机或激光扫描器，用以检测对象的第三维度。例如，零件取放便是利用三维视觉技术检测物体并创建三维图像，分析并选择最好的拾取方式。

力/力矩传感器

如果说视觉传感器给了机器人眼睛，那么力/力矩传感器则给机器人带去了触觉。机器人利用力/力矩传感器感知末端执行器的力度。多数情况下，力/力矩传感器位于机器人和夹具之间，这样，所有反馈到夹具上的力都在机器人的监控之中。有了力/力矩传感器，装配、人工引导、示教、力度限制等应用才得以实现。

碰撞检测传感器

这种传感器有各种不同的形式，其主要应用是为作业人员提供一个安全的工作环境，协作机器人最需要它们。一些传感器可以是某种触觉识别系统，通过柔软的表面感知压力，给机器人发送信号，限制或停止机器人的运动。

一些传感器还可以直接内置在机器人中。有些公司利用加速度计反馈，还有些则使用电流反馈。在这两种情况下，当机器人感知到异常的力度时，便触发紧急停止，从而确保安全。

要想让工业机器人与人进行协作，首先要找出可以保证作业人员安全的方法。这些传感器有各种形式，从摄像头到激光等，目的是告诉机器人周围的状况。有些安全系统可以设置成当有人出现在特定的区域/空间时，机器人会自动减速运行，如果人员继续靠近，机器人则会停止工作。最简单的例子是电梯门上的激光安全传感器。当激光检测到障碍物时，电梯门会立即停止并退回，以避免碰撞。

其它传感器

市场上还有很多的传感器适用于不同的应用。例如焊缝追踪传感器等。

触觉传感器也越来越受欢迎。这类传感器一般安装在抓手上，用来检测和感觉抓取的物体是什么。传感器通常能够检测力度并得出力度分布的情况，从而知道对象的确切位置，让你可以控制抓取的位置和末端执行器的抓取力度。另外还有一些触觉传感器可以检测热量的变化。

视觉和接近传感器类似于自动驾驶车辆所需的传感器，包括摄像头、红外线、声纳、超声波、雷达和激光雷达。某些情况下可以使用多个摄像头，尤其是立体视觉。将这些传感器组合起来使用，机器人便可以确定尺寸，识别物体，并确定其距离。

射频识别（RFID）传感可以提供识别码并允许得到许可的机器人获取其他信息。

麦克风（声学传感器）帮助工业机器人接收语音命令并识别熟悉环境中的异常声音。如果加上压电传感器，还可以识别并消除振动引起的噪声，避免机器人错误理解语音命令。先进的算法甚至可以让机器人了解说话者的情绪。

温度传感是机器人自我诊断的一部分，可用于确定其周遭的环境，避免潜在的有害热源。利用化学、光学和颜色传感器，机器人能够评估、调整和检测其环境中存在的问题。

对于可以走路、跑步甚至跳舞的人形机器人，稳定性是一个主要问题。它们需要与智能手机相同类型的传感器，以便提供机器人的准确位置数据。在这些应用采用了具有3轴加速度计、3轴陀螺仪和3轴磁力计的9自由度（9DOF）传感器或惯性测量单元（IMU）。

传感器是实现软件智能的关键组件，没有传感器，很多复杂的操作就不能实现。它们不仅实现了复杂的操作，同时也保证这些操作在进行的过程中得到良好的控制。

工业机器人避障主要用到哪些传感器？

移动机器人需要通过传感器实时获取周围的障碍物信息，包括尺寸、形状和位置信息，来实现避障。避障使用的传感器有很多种，目前常见的有视觉传感器、激光传感器、红外传感器、超声波传感器等。

超声波传感器

超声波传感器的基本原理是测量超声波的飞行时间，通过d=vt/2测量距离，其中d是距离，v是声速，t是飞行时间。

上图是超声波传感器信号的一个示意。通过压电或静电变送器产生一个频率在几十kHz的超声波脉冲组成波包，系统检测高于某阈值的反向声波，然后使用测量到的飞行时间计算距离。超声波传感器一般作用距离较短，普通的有效探测距离几米，但是会有一个几十毫米左右的最小探测盲区。由于超声传感器成本低、实现方法简单、技术成熟，是移动机器人中常用的传感器。

红外传感器

一般的红外测距都是采用三角测距的原理。红外发射器按照一定角度发射红外光束，遇到物体之后，光会反向回来，检测到反射光之后，通过结构上的几何三角关系，就可以计算出物体距离D。

当D的距离足够近的时候，上图中L值会相当大，如果超过CCD的探测范围，虽然物体很近，传感器反而看不到了。当物体距离D很大时，L值就会很小，测量精度会变差。因此，常见的红外传感器的测量距离都比较近，小于超声波，同时远距离测量也有最小距离的限制。另外，对于透明的或者近似黑体的物体，红外传感器是无法检测距离的。但相对于超声来说，红外传感器具有更高的带宽。

激光传感器

常见的激光雷达是基于飞行时间的（ToF，time of flight），通过测量激光的飞行时间来测距d=ct/2，类似前面提到的超声测距公式，其中d是距离，c是光速，t是从发射到接收的时间间隔。

比较简单的方案是测量反射光的相移，传感器以已知的频率发射一定幅度的调制光，并测量发射和反向信号之间的相移，如上图。

调制信号的波长为lamda=c/f，其中c是光速，f是调制频率，测量到发射和反射光束之间的相移差theta之后，距离可由lamda*theta/4pi计算得到，如上图。

视觉传感器

常用的计算机视觉方案也有很多种， 比如双目视觉，基于TOF的深度相机，基于结构光的深度相机等。

基于结构光的深度相机发射出的光会生成相对随机但又固定的斑点图样，光斑打在物体上，因为与摄像头距离不同，被摄像头捕捉到的位置也不相同。先计算斑点与标定的标准图案在不同位置的偏移，利用摄像头位置、传感器大小等参数就可以计算出物体与摄像头的距离。

双目视觉的测距本质上也是三角测距法，由于两个摄像头的位置不同，就像人的两只眼睛一样，看到的物体也不一样。两个摄像头看到的同一个点P，在成像的时候会有不同的像素位置，此时通过三角测距就可以测出这个点的距离。

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