手機、無人機、機器人眼睛里的隱藏王者，華為、小米的視覺供應商，這家隱形冠軍現(xiàn)在也開始在機器人行業(yè)發(fā)力，將延伸人類感官？

華為、VIVO、小米、魅族，這些市場上你能找到的手機品牌，其鏡頭都能在舜宇光學的展示廳看到，這些輪換坐在手機銷量王座上的企業(yè)，產(chǎn)品供應鏈背后往往也有著一個個隱形王者，他們只是這些知名企業(yè)的配角，看似不起眼，但卻是任何知名企業(yè)都無法忽視的存在。

作為國內(nèi)領(lǐng)先的光學產(chǎn)品制造集團，成立于1984年的舜宇，名字也并沒有為太多行外人所得知，這個為浙江省余姚市貢獻了不菲稅收的企業(yè)，經(jīng)營著數(shù)個全球銷量第一第二的產(chǎn)品，卻堅定不移實施著名配角戰(zhàn)略，始終藏在知名企業(yè)耀眼的光環(huán)背后。這些產(chǎn)品往往只是人們某個日常消費品的零部件，例如手機鏡頭，例如玻璃鏡片，雖然不起眼，但舜宇卻將它們做到了全球這行業(yè)的單項冠軍。

機器人行業(yè)是2014年以來舜宇選擇朝著千億級宏偉目標邁進的關(guān)鍵，也是舜宇從光學產(chǎn)品制造商向智能光學系統(tǒng)方案解決商轉(zhuǎn)變，從儀器產(chǎn)品制造商向系統(tǒng)方案集成商轉(zhuǎn)變的戰(zhàn)略核心。無人機、掃地機器人、倉儲物流機器人、手術(shù)機器人、自動駕駛車輛，這些已經(jīng)在市場上被大量使用的機器產(chǎn)品，其眼睛就有部分是來自余姚。經(jīng)過舜宇集團的生產(chǎn)加工線，一步步封裝成為攝像模塊、TOF模塊、車載HUD、激光雷達、菲涅爾透鏡等等，然后再由品牌廠商將他們用在產(chǎn)品最合適的地方，和其他細小的零部件一起組裝完成后送到消費者手中，目前許多企業(yè)的機器人都有用著舜宇的眼睛。

如今，舜宇看到了機器人行業(yè)發(fā)展的瓶頸，即隨著場景的延伸，對機器人提出了更柔性化、高速度、高精度的需求。針對這些問題，舜宇將目光放在了LDV激光測振儀和3D視覺傳感上，希望借著這類產(chǎn)品的組合解決方案能讓機器人朝著智能化、柔性化、精準化邁出更大一步，而舜宇或許也將借助這個不起眼的零部件，作為配角再次攀登上另一個高峰。

機器人的五大感知器官

為什么要通過LDV激光測振儀加3D視覺傳感來實現(xiàn)？舜宇意識到，每一個從事機器人生產(chǎn)、研究或者應用的人，都無不為人類自身的神奇而感慨，感慨的原因大多來自于人類的五大感知器官視覺、味覺、嗅覺、聽覺、觸覺，共同促使人類能在更多的應用場景下完美而精細地完成工作。而想要用機器人取代人類完成大部分工作，無論是讓機器人去進行簡單重復精度高的工種，還是想讓機器人真正能走進千家萬戶，最大的阻礙往往都是在于如何讓機器人擁有和人類一般的感知系統(tǒng)，只有具備了更高級別的感知，機器人才能更加柔性，更易交互，也更容易精細化。

機器視覺和傳感器的應用就使得機器人的發(fā)展邁出了關(guān)鍵一步，人的五大感知器官與機器人感知器官對應的就是傳統(tǒng)的光學圖像傳感器，力傳感器等，具有視覺和力傳感器的機器人能夠看見，能夠以較慢速度和物體接觸，能觸碰更細微的表面，這使得其更加容易和人類進行交互。

在目前，3D視覺技術(shù)一度被公認為是具備提升機器人能力、擴充應用場景的關(guān)鍵，其原理主要利用光學成像，結(jié)構(gòu)光、ToF三種原理，使得機器人能夠以一種三維的形態(tài)“看見”和理解事物，從而讓機器人具備更高的能動性，集成商讓機器人看見物體的同時與力傳感器等進行結(jié)合，以此讓機器人能夠完成較為基礎的柔性化生產(chǎn)和更多應用。

目前視覺感知系統(tǒng)在人臉識別、服務機器人、物體識別領(lǐng)域已經(jīng)開始大量應用，但新的問題出現(xiàn)了，視覺和力傳感器沒有辦法讓機器人在更高精度、高速度上一個臺階，更別談超越人類，這就使得機器人在醫(yī)療、超精密加工等行業(yè)的表現(xiàn)并不盡如人意，更遑論機器人超越人進行更高柔性化的作業(yè)，以及最終與人類在生活中進行交互。

激光測振傳感將打破界限

如今在機器人下游應用領(lǐng)域，已經(jīng)有企業(yè)發(fā)現(xiàn)了單純的視覺、力覺等檢測方式存在的瓶頸問題，例如機床刀具磨損診斷、電機生產(chǎn)線振動監(jiān)測與診斷，壓縮機的生產(chǎn)線，電力蓄電機超聲波檢測等場景下對于監(jiān)測都有應用需求，但因為這些行業(yè)的機器換人需求點主要集中在質(zhì)量檢驗、噪聲監(jiān)測、定位導航精度判斷、測量識別、機器維護，這些需求往往無法通過視覺和力覺等物體表面檢測完成，對于質(zhì)量的高精度要求往往只能還是通過人工進行，這使得這些場景下企業(yè)很難進行機器人的換代，同時也難以獲取產(chǎn)品數(shù)據(jù)，無法實現(xiàn)更好的產(chǎn)線數(shù)據(jù)化升級。

但在目前工業(yè)4.0大環(huán)境下，各大企業(yè)對于產(chǎn)品數(shù)據(jù)的重視度都在不斷提高，企業(yè)紛紛開始考慮如何為了實現(xiàn)這類產(chǎn)品生產(chǎn)過程全自動化檢測，將檢測數(shù)據(jù)云存儲，形成檢測數(shù)據(jù)庫，完成產(chǎn)品數(shù)據(jù)可追溯以及實現(xiàn)數(shù)字化檢測升級，提高產(chǎn)品生產(chǎn)檢驗效率，一部分企業(yè)開始將目光對準了激光測振儀。

激光測振原理是在視覺基礎上更進一步，其是利用非接觸測量方式，將激光多幅頻率的原理與激光干涉技術(shù)提取物體振動速度原理結(jié)合，利用外差干涉使得物體運動精度達到納米級，從而以此突破人類所能看到聽見的極限。這為智能制造、電力系統(tǒng)巡檢機器人、交通運輸以及醫(yī)療等高精密度的場景都提供了另外一種可行新思路。

在目前，許多機器人頭部生產(chǎn)企業(yè)已經(jīng)開始嘗試將舜宇光學的LDV應用在工業(yè)機器人的檢測中，用以整機性能監(jiān)控、機械環(huán)境試驗、噪聲試驗、核心零部件減速機的精度試驗、電機伺服系統(tǒng)測試等。

因此，舜宇十分看好LDV激光測振傳感配合3D視覺傳感在機器人上的應用，3D視覺傳感和LDV激光測振傳感基于本身特性，能使得機器人真正具備高精度、高速度、非接觸感知的特點，這使得激光測振傳感能夠在工業(yè)產(chǎn)品、設備質(zhì)量識別領(lǐng)域獲得大量應用，舜宇認為，LDV激光測振傳感與3D視覺的結(jié)合，將是人類視覺、聽覺、觸覺三種感官的延伸，也將成為未來機器人最后一公里更大規(guī)模應用的核心。

應用愈發(fā)廣泛

現(xiàn)如今，一部分國內(nèi)領(lǐng)先的專家學者也意識到，智能制造在生產(chǎn)過程中對工位本質(zhì)和產(chǎn)品零部件本身的檢測非常重要，在智能制造檢測是最后一公里。同時如今國產(chǎn)機器人之所以存在的重復定位精度低、故障率高等問題，原因往往是由于減速機等核心零部件的精度不夠，耦合存在肉眼不可見的細微間隙，才在長時間運轉(zhuǎn)中出現(xiàn)磨損嚴重、噪聲等情況。這些問題使得國產(chǎn)核心零部件無論是在壽命還是精度都與國外存在一定差距，因此機器人各個核心部件動態(tài)精度如何提升、運行振動怎么減少，成了目前公認解決核心零部件問題的關(guān)鍵。

但傳統(tǒng)振動噪聲監(jiān)控受環(huán)境影響大，為了解決傳統(tǒng)振動噪聲監(jiān)控方法的缺點，部分高校和企業(yè)開始嘗試采用非接觸的LDV激光測振與3D視覺傳感的多傳感融合及智能機器人技術(shù)，為智能制造領(lǐng)域提供更完善的解決方案。借助激光測振儀兼具視覺、聽覺、觸覺集一體的強大特性，能很好檢測出人工肉眼感知不到的細微差距，確保核心零部件的出產(chǎn)穩(wěn)定性，幫助企業(yè)分辨出核心零部件之間存在的振動速度、位移、頻率的細微差距，從而使得機器人在精度和壽命上能夠更進一步，國產(chǎn)核心零部件的問題也逐漸能因此得到解決。

同時，因為激光測振具有非接觸、遠距離、高精度、高靈敏度和高頻優(yōu)點，同時能適用于高溫環(huán)境各種材料，而且不受環(huán)境的電子干擾的影響，因此，激光測振儀更是使得智能巡檢機器人有了更好的表現(xiàn)。應用激光測振儀的智能巡檢機器人測距范圍可以到300米，速度可以能從靜態(tài)一直到每秒幾十米的移動物體，分辨率可以達到15PM或者更高。

知名的電力巡檢機器人上市企業(yè)就將舜宇激光測振儀和巡檢機器人的結(jié)合，能實現(xiàn)對電廠泵組實現(xiàn)非接觸式的檢測方式，提高測量精度和效率。通過將激光測振儀安裝在巡檢機器人小車，還能實現(xiàn)機器人自動定位測量點以及自動數(shù)據(jù)采集，這相對效率較低的人工定位，無疑更具實用價值。同時，通過激光測振儀，電力巡檢機器人也能夠完成軸類轉(zhuǎn)動機構(gòu)振動的直接測量，相對于接觸式的間接測量，通過激光測振儀獲取的數(shù)據(jù)精度能夠顯著提升。

除此之外，舜宇光學針對目前非常火熱的5G智能機器人，也正在嘗試通過激光測振儀做機器人物聯(lián)網(wǎng)感知光電健康診斷平臺，平臺以激光測振3D視覺為核心部件，能結(jié)合其他聲音、振動、溫度、多種感覺在5G物聯(lián)網(wǎng)上采集海量的數(shù)據(jù)進行AI人工智能分析，對設備狀態(tài)進行進一步提出改善方案，目前在智能制造機器人、電機系統(tǒng)、交通、醫(yī)療上都實現(xiàn)了更多的可能性。
? ? ? ?責任編輯:pj