정밀 PCB 제조, 고주파 PCB, 고속 PCB, 표준 PCB, 다중 계층 PCB 및 PCB 조립.
산업용 로봇의 광범위한 사용은 새로운 산업 요구를 창출하는 데 도움이됩니다.
산업용 로봇의 응용 분야 분포를 보면, 자동차와 전자전기 제조는 현재 두 가지 주요 응용 분야로 각각 시장의 30% 정도를 차지하고 있으며, 그 주요 사용 장면은 주로 운반, 용접, 하역이다. 그러나 고용 부족 효과로 인해 자동화 요구가 증가하는 것 외에산업용 로봇은 인공 지능과 센서 기술을 추가하여 그 기능을 확장함으로써 이전의 조작 규칙과 다른 새로운 기능을 가져왔다.
현재 인지학습능력과 자주조절능력을 갖춘 지능로보트는 업종의 요구에 따라 특수기능을 설계하고 복잡한 작업장면에 적응하여 그 응용촉각이 더욱 많은 신흥업종으로 확대되도록 할수 있다.
대량생산모식의 시대에 가장 높은 생산효률을 발휘하고 인력원가를 절약하기 위하여 례를 들면 이런 고도로 중복되는 작업을 적재하거나 기계의 상하가 간고하고 위험한 작업은 일반적으로 공업로보트가 조작하는데 주로 대량, 중복 또는 공작물의 중량과 같은 상황에서 사용하는데 이는 현재 흔히 볼수 있는 적재로보트응용이다.
그러나 이런 기계는 대부분 중복적인 작업을 수행하기 때문에 임무 집합이 간단하고 상대적인 운동 경로와 취한 동작은 반드시 고정된 모드에서 설계해야 하기 때문에 작업은 종종 추가로 인공을 통해 명령을 입력하여 다시 재료에 끼어들기를 기다려야 하는데, 이는 현재 상하 재료 응용의 유연성이 부족한 문제이며 개선될 것으로 기대된다.
간단히 말해, 자동 상하료는 절반의 문제만 해결했다. 로봇은 인간에 비해 용기에서 부품을 무작위로 꺼내 기계에 정확하게 넣기 어렵다. 응용과 시장의 결함을 높이기 위해 로봇 무작위 픽업(Random Bin Picking) 기술을 개발하고 인공지능, 3차원 시각을 결합해위치, 자세, 배치 순서 등 정보를 포함한 물체를 AI 적응형 클립 경로를 통해 식별하고 행동할 수 있으며, 배열되지 않은 공작물은 미리 식별할 수 있기 때문에 많은 공장이 생산성을 효과적으로 향상시킬 수 있다.
금속 가공 산업에서는 용접 로봇만큼 인기가 없습니다.연마와 광택 처리 과정은 여전히 수작업에 크게 의존한다.수금속 제품은 구멍과 다곡면과 같은 모양이 복잡하기 때문에 자동화를 도입하기가 어렵습니다. 그러나 하드웨어 업계는 현재 생활용수를 연마하고 광택을 내는 과정에서 노동자가 부족한 상황이 갈수록 심각해지고 있으며, 이는 연마와 광택 로봇에 대한 시장의 수요를 높이고 3차원 시각과 실제 통합 시스템에서복잡한 광택 경로가 필요한 로봇은 그 경로 생성의 난이도를 낮추고 안정적인 가공을 실현할 수 있다.
특히 자동차, 전자모터와 기계금속가공업종이 주요응용분야인외에 산부인과국제연구소 분석가 황충은 현재 방직, 신발과 식품가공 등 경공업의 로보트설치도 증가되고있음을 관찰했다.점차 자동화와 지능화 발전으로 나아가고 있다. 예를 들어 접착과 광택 방면에서도 마찬가지로 복잡한 가공 경로를 겪은 신발업계는 현재 3D 시각을 사용하여 개선을 지도하고 있거나, 제조업체가 의류 제조업체가 샘플링 과정을 개선할 수 있도록 로봇 팔을 개발하고 있다.
