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日本著名機器人企業及相關產品

來源:國泰君安證券      編輯:創澤      時間:2023/7/19      主題:其他   [加盟]

日本 大批現今仍然著名的機器人企業均在 1960 年-1980 年期間開始進入機器 人行業,川崎重工在 1969 年推出了臺工業機器人,FANUC 臺機 器人在 1974 年上市,愛普生和松下在 20 世紀 80 年代陸續推出了公司 的臺機器人,而安川電機在 20 世紀 80 年代開始參與機器人開發項目。 在 1960-1980 年,各個日本本土的機器人企業開始深耕機器人行業。

FANUC(發那科)

自 1974 年 FANUC 臺機器人面世以來,FANUC 致力于機器人技術上的L先與創新,是世界上 提供集成視覺系統的機器人企業,是世界上一家既提供智能機器人又提供智能機器的公 司。同時機器人相關產品多達 240 種,負重從 0.5 公斤到 1.35 噸,廣泛應用在裝配、搬運、焊接、 鑄造、噴涂等不同生產環節,滿足客戶的不同需求。

Yaskawa ( 安川電機)

Yaskawa 從 20 世紀 80 年代起開始參與不同功能機器人的開發項目,包括J限作業機器人、真空 機器人、帶電作業機器人等。截至 2011 年 3 月,Yaskawa 的機器人累計出售臺數已突破 23 萬臺, 活躍在焊接、搬運、裝配、噴涂以及放置在無塵室內的液晶顯示器、等離子顯示器和半導體制造 的搬運搬送等各種各樣的產業L域中。

Epson ( 愛普生)

1981 年,愛普生工業機器人誕生。創立愛普生工業機器人的初目的是滿足內部自動化需求,卻 迅速獲得了許多G水準的制造工廠的認可。在過去的 26 年里,愛普生工業機器人一直是 小型部件組裝作業L域的L導者,其中包括基于 PC 的控件、緊湊型 SCARA 機器人等。

Panasonic (松下)

松下 AW 系列弧焊機器人在 1980 年投放上市,機器人系統之間采用的是單向模擬通訊方式,同 時在 1993 年率先在業界推出電源一體型、采用雙向數字通訊、內置簡易焊接家數據庫的 AW 弧 焊機器人。松下專注于機器人焊接L域,開發了豐富的機器人焊接技術和工法,在汽車、二輪車、 健身器材、金屬家具等L域,松下擁有豐富的應用案例。

Kawasaki (川崎重工業株式會社)

川崎重工于 1969 年在日本制造臺工業機器人,標志著工業機器人商業量產的開始。基于川 崎重工在機器人技術L域超過 50 年的寶貴經驗,公司不斷開發G質量的工業機器人并提供G附 加值的工程及服務,同時提供合適的解決方案。這些解決方案可以滿足客戶對于自動化及省力化 的需求,幫助其提G生產力,質量及工作環境。


  



日本機器人發展可分為四個主要階段

初級成長期(1970-1980)年均增長率為 30.8%;高速普及期(1980-1990)機器人的產量已達 24782 臺;平穩增長期(1990-至今)成為機器人出口大國

機器人整體電子電氣結構以電控系統為基礎

機器人電子電氣結構主要由以下部分組成: 1 電源管理 2 環境感知 3 中央控制單元 4 電機控制 5 人機界面 6 可選組件和其他應用

中國機器人分為工業、服務、特種機器人三大類

我國2020年新標準將機器人劃分為工業機器人,服務機器人,特種機器人和其他機器人,IFR將機器人劃分為工業機器人以及服務機器人

基于電阻抗和聲學成像的仿生機器皮膚

一種基于水凝膠彈性體混合物的仿生機器皮膚.分為三層結構,中間的水凝膠層構成機器皮膚的主體,可以實現電信號的傳遞,實現靜態和動態觸覺的模態識別

Deep Tech:2022先進計算七大趨勢

DeepTech通過科研數據分析、專家訪談等方式洞悉先進計算領域發展趨勢,探尋具備技術顛覆性,有商業化前景的先進計算技術,提煉出 2022 年先進計算技術及應用七大趨勢

機器學習框架應用報告:聯邦學習場景應用研究報告2022

對于聯邦學習技術,數據應用推廣的經驗,并深入探討聯邦學習在政務,醫療,金融,廣告,物流的應用價值,以期為數據應用價值的釋放帶來解讀和參考

機器人多模態視覺語言導航技術解析

「Vision+Ask」的任務包含視覺問題生成、根據問題生成查詢、圖像描述等;「Vision+Answer」的任務包含視覺問答、視覺對話等

基于康復機器人內部傳感器的運動功能評價方法

基于康復機器人內部傳感器識別記錄訓練過程中的運動學參數,能夠實時定量評估不同的運動模式,還能夠掌握患者是否主動參與訓練等情況

優必選科技副總裁龐建新:面向智能機器人的視覺感知與理解

智能機器人視覺方面的工作,主要體現在感知、理解、學習及推理4個方面,涉及到目標檢測、目標追蹤、人體姿態估計、人臉識別、行為識別、推理等技術

優必選專家丁宏鈺深入講解大型仿人機器人整機構型

從大型仿人機器人整機構型國內外研究現狀入手,圍繞機器人整機構型、關節運動特點、伺服驅動器、減速器、仿真平臺等方面進行深度講解,最后就大型仿人機器人整機構型未來發展趨勢給出自己的見解

個性化的人機交互

HRI的MTL可以使機器人更輕松,更智能地與新用戶進行交互,即使使用諸如RL這樣的數據密集型方法,也可以避免社交交互失敗的不利影響。MTL和多模態ML已用于自動識別自閉癥譜系障礙(ASD)兒童

淺談服務機器人的潛在危險

服務機器人潛在危險有:電擊、與能量有關的危險、著火、與熱有關的危險、機械危險、輻射、化學危險等
 
資料獲取
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