结合视觉技术和协作机器人，实现更安全的工作环境

制造商每年都要求协作机器人(cobots)变得更快、更强大。但是，工程师们必须记住，这些协作机器人需要对周围的员工安全。有些人可能认为简单地添加围栏就可以让合作机器人更安全，但还有一种替代方案通常效果更好。

人工智能vs剑术

人又快又聪明。他们经常为他们想要跨越的物理障碍找到变通办法。出于安全考虑，如果一个工作单元是用围栏围起来的，并且设计成在有人进入之前需要关闭机器人，那么人类工人就有可能试图绕过安全机制，而不是打断协作机器人的工作。

许多围篱式合作机器人系统仍然有力量和速度限制作为额外的安全预防措施。人工智能可以消除这些限制。相反，分离监测和先进的视觉技术可以提高协作机器人的能力。

人工智能系统可以让任何机器人协作。人类可以比现在更接近合作机器人，而不会对他们的安全构成威胁。由于协作机器人可以用更多的力量更快地工作，生产周期可以得到改善，因为更重的负载可以更快地移动和操纵。出于安全考虑，大多数合作机器人的最大载荷现在限制在10公斤左右，但人工智能的最大载荷可能会增加。

协作机器人的视觉系统

为了给人工智能提供它所需要的关于工作环境的信息，协作机器人需要一种“看”的方式。机器视觉和体感技术将需要集成到自动化系统中。需要多个视觉摄像机来重叠和监控工作单元。

一种解决方案是用相机和计算机视觉软件进行扫描。每秒30次的红外闪光被用于绘制合作机器人附近的每个物体。该系统结合相机的数据来寻找遮挡(障碍物)。当检测到遮挡时，就假定有人进入了工作细胞。可以遵循定制程序，这样就不会对人造成伤害。

人工智能，不是机器学习

在这些视觉系统中使用人工智能而不是机器学习是一个重要的区别。机器学习是概率性的——它基于概率并受机会变化的影响。AI分类使遮挡分析更加高效，并始终确保人类安全。

目前的安全标准明确规定，不允许使用统计方法来触发安全措施。安全统计方法会让机器人进行评估，“如果不采取行动，这个人有78%的几率会受伤。”系统在什么时候起作用?50% ?75% ?人类应该始终能够依靠100%安全的工作条件。人工智能是实现这一保证的途径。

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