随着技术的不断进步，机器人技术在2022年呈现出更多灵活性的趋势。工业制造商正寻求更小、更灵活的设计，以适应现有生产线，或重新分配任务给现有的机器人。协作机器人（Cobots）尤其受欢迎，它们能够与人类合作完成复杂任务。在仓库和实验室等领域，对于利用机器人进行日常制造工作的需求也将持续增长。
为了应对这些新的角色挑战，工业机器人的核心能力之一是增加对2D和3D视觉系统的使用。这使得原本只能执行简单重复性任务的“盲”型机器人，可以通过摄像头感知周围环境并做出反应。例如，条形码检测或自动抓取零件都可以依赖于2D系统，而3D系统则能处理任何形状或位置需要考虑的情况。
未来几年的重点将从传感器设备硬件转向构建强大的AI，这有助于优化传感器性能并提高效率。AI、机器视觉和学习能力结合，将推动工业机理技术进入下一个发展阶段，为制造商提供更加卓越运营、弹性和成本效益。此外，先进的视觉系统，如Shibaura Machine 的TSVision3D，可以处理图像并识别物品，无论它们如何排列，从而实现精确无序拣选应用。
边缘计算也是关键的一环，它意味着数据处理发生在信息源附近，以便及时获取数据并确定优先级。这与上述技术相结合，让机械臂能够通过智能传感器读取数据，然后发送到带有人-工界面 (HMI) 的服务器，使工作人员可以快速检索数据。边缘计算减少了云之间数据传输，从而缓解网络拥塞和延迟，并允许更快地执行计算。
总之，我们预计在未来几年中，将会看到更多创造力和变革，其中改进后的视觉系统、AI以及边缘系统将共同作用以帮助确保制造商及其机械臂继续蓬勃发展。
