机器人技术在许多工厂应用中被用来组装特定的部件，还拥有深度学习机器视觉，可以推动各个行业的许多检测应用，随着机器人和先进机器视觉的集成，它会变得更好。这是人工智能驱动技术融合，可更快地生产无缺陷和精确的产品，同时降低员工事故率并减少浪费。

采用视觉引导机器人的工厂自动化：

连接部件的详细检查

从管道到液压系统，配件对于输送流体的管道和软管至关重要，泄漏在许多应用中可能是有害的。压配铜接头因其易于安装和防止泄漏而继续受到欢迎。有一个先进的A系统，确保全面验证零件几何形状，并确认精确的O形圈放置和座位是机器人自动视觉检测系统。

高级3D拾取和放置

生产线其中零件必须放置在快速移动的传送带上，3D视觉使机器人能够快速准确地从杂乱的盒子中挑选一个零件，并快速准确地放置它因此，它可以在生产线上移动，深度学习机器视觉允许机器人为数千个对象和方向进行编程。

机器视觉和深度学习

算法通过学习一个“好”的部分看起来像什么，并拒绝其余的自动化质量控制。更广泛地说，深度学习算法用于了解制造过程中的哪一部分导致了缺陷。然后，该算法可以调整工艺，并在运行中消除后续零件上的缺陷。深度学习与机器视觉功能相结合，形成了超越人类能力的关键检测，为制造商节省了时间和金钱。

提高物料搬运效率

机器人技术和先进的机器视觉相结合可以为您提供高质量的解决方案。通过将机器视觉软件集成到视觉引导的机器人应用中，将实现多重效益。