末端工具，又稱機械手臂末端工具 (EOAT)，是現代工業自動化中最重要的組成部分之一。靈活的夾持技術能夠顯著地提高工業制造中機器人抓取和放置物體的能力，傳感技術則可以有效控制作用力，協助機器人準確地放置和裝配物品。另外，在先進的軸力/扭矩傳感器和鄰近式傳感器中，作用力傳感功能有助于設備使用合適的作用力，找到物品的準確位置。

對制造商來說，使用夾持器、傳感器、工具快換裝置和視覺控制等各種不同的EOAT工具是非常重要的，因為這些工具可以組成多種搭配，對工業自動化具有重要價值。其中，傳感器可以輔助制造商在特定的生產應用使用合適的EOAT工具組合。比方說，工具快換裝置能夠快速地置換不同的夾持器，而不是使用單個EOAT工具完成所有任務。在置換過程中，傳感器協助夾持器規劃出一條無碰撞的切換路徑。

傳感器支持協作式自動化

大多數的協作式應用都需要復雜的操作才能處理物品。這包括了：準確地繪制物體的精確位置、在無碰撞的路徑中運行、控制作用力，以及同時管理機器人與環境之間的復雜交互。如今，鄰近式傳感器和軸力/扭矩傳感器中的最新傳感技術可以讓夾持器安全、流暢地調用工具，不造成任何碰撞和損害。傳感技術還幫助夾持器運用合適的力量去抓取物體，進一步支持協作式應用的運作。

傳感器和GPS定位技術一樣——“導航”現代化協作式應用實現自動化。在各種工業系統應用中，傳感器充當物品和生產環境之間的接口，可根據執行任務的結果提供反饋。EOAT傳感器的性能在很大程度上決定著一切，從生產力與質量，到可靠性和安全性。OnRobot公司的傳感器內置有軟硬件相結合的作用力控制包，更易于部署，節省成本。

因此，隨著工業應用不斷發展變化，制造商對創新型傳感器設計和技術的需求迅速增長也不足為奇了。根據Persistence Market Research的市場研究數據，截至2017年底，感應式鄰近傳感器的全球年收入超過120萬美元。??同時，協作機器人創造了巨大的傳感器市場，根據Ofweek機器人網預測，到2024年協作機器人將為傳感器行業貢獻至少6億美元的市場。

先進傳感器促進現代工業自動化轉型

傳感器可以檢測光、溫度和碰撞點等變量，是影響制造商成功執行自動化任務的關鍵因素。正因為傳感器如此重要，如今傳感器正以各種各樣的方式被廣泛應用于工業自動化領域，其應用非常多樣化和多用途。針對不同類型的生產任務，制造商可以選用溫度傳感器、壓力傳感器、微機電傳感器、扭矩傳感器、位置和距離傳感器以及發光傳感器等設備。

這些全新的創新型傳感技術讓以前不可能的生產應用成為現實。例如，OnRobot公司的Gecko壁虎夾持器是一款微型傳感器，其設計靈感源自壁虎攀爬，比現有的靜電驅動傳感器更有效地抓取表面平坦的物品。

執行任務時，傳感器必須不出差錯地作業，因為它們決定了機器人在不同應用中的性能。例如，傳感器負責判斷正確和錯誤的物品位置或信息，幫助夾持器作出相應的操作。

OnRobot的RG2-FT智能夾持器在2018年國際機械制造技術展覽會 (IMTS) 首次亮相，配備了6-軸力/扭矩傳感器和鄰近式傳感器。即使沒有預先編程精確的參數，這款夾持器可以通過控制自身和機器人來實現操作人員的生產目標，帶來了真正意義上的協作，正如操作人員與同事之間的合作一樣。

此外，OnRobot的6-軸力扭矩傳感器可以沿6個軸提供準確的力和扭矩測量，能夠為組裝、拋光、研磨等高難度協作式應用提供精確控制。這款傳感器還搭載了一個HEX軟件，擁有獨特的功能，更加容易集成。

有了軸力/扭矩傳感器，表面處理等協作式應用將變得更加容易，因為這類傳感器讓機器人能夠根據各種復雜的路徑和弧線作業，完美地完成目標——這是傳統機器人無法做到的。

OnRobot的HEX F/T傳感器非常適合用于對公差要求高的應用，尤其是處理汽車零部件。例如，電機插針需要正確掌握方向，對精度要求很高。此外，拋光和研磨等應用需要機器人工具在物品表面施加恒定的作用力。配備作用力和扭矩測量功能的傳感器則尤其適合用于家具制造、造船和飛機制造等領域的應用。

傳感器如何幫助企業實現業務增長

傳感器為制造商的自動化協作應用提供高度可靠性和靈活性。同時，智能傳感技術幫助制造商整合各種數據，并轉化成可操作信息，從而實時優化自動化任務。

通過為傳感器增加“觸覺”和“感覺”，制造商能夠避免由于錯誤而導致的重復性工作，從而節省人力并降低自動化和生產的成本。

為此，EOAT工具的開發人員不斷努力改進技術，進一步增強機器人的傳感能力。例如，攝像機運用識別軟件來檢索圖像，然后告知機器人夾持器抓取物品的最佳路徑。隨著智能識別等創新技術逐漸成熟，傳感技術也可以幫助機器人觀察環境，從而進行學習并執行動作，這些功能最終將被內置在機器人工具中，只需點擊一個按鈕就能運作，非常便利。

不斷進步的傳感技術有助于提高制造商的自動化水平。然而，當今的智能抓取和傳感技術僅僅表明了機械化已取得的進展，未來的自動化還有很長的路要走。