机械行业智能化机械手臂集成应用方案

机械行业智能化机械手臂集成应用方案TOC\o"1-2"\h\u11156第1章机械手臂概述 3167841.1机械手臂的定义与分类 3103041.2机械手臂的发展历程与趋势 3146461.3机械手臂在机械行业的应用现状 414961第2章智能化机械手臂技术基础 4207032.1学与机械臂理论 4235282.1.1学基本概念 4147912.1.2机械臂的结构与分类 495762.1.3机械臂的运动学分析 531272.2伺服驱动与控制系统 5282612.2.1伺服驱动技术 522952.2.2控制系统原理 5100182.2.3控制算法 5121442.3传感器技术在机械手臂中的应用 5104392.3.1传感器概述 556092.3.2位置传感器 5213112.3.3速度传感器 572872.3.4力传感器 5201822.3.5视觉传感器 66293第3章机械手臂设计与选型 6143183.1机械手臂的设计原则与步骤 6180673.1.1设计原则 6279783.1.2设计步骤 6305023.2机械手臂的关键参数与功能指标 6158033.2.1关键参数 6253243.2.2功能指标 7225863.3常见机械手臂类型及选型依据 768163.3.1常见机械手臂类型 7147613.3.2选型依据 7589第4章智能化控制系统 7281194.1智能控制算法概述 7304064.2机器学习与深度学习在机械手臂控制中的应用 8259854.2.1机器学习在机械手臂控制中的应用 8307614.2.2深度学习在机械手臂控制中的应用 8290184.3智能控制系统的硬件与软件架构 8187474.3.1硬件架构 8129054.3.2软件架构 813020第5章机械手臂视觉系统 946675.1视觉系统在机械手臂中的应用 9214795.1.1物料分拣 9106805.1.2装配 9269325.1.3焊接 9296045.1.4喷涂 957885.2视觉传感器选型与布局 9204895.2.1视觉传感器选型 10166885.2.2视觉传感器布局 10184695.3图像处理与目标识别技术 10194505.3.1图像预处理 10160155.3.2特征提取 10215115.3.3目标识别 10219295.3.4目标定位 1111664第6章机械手臂协同作业 11262806.1多机械手臂协同作业概述 11131646.2协同作业策略与算法 11301216.2.1协同作业策略 11172196.2.2协同作业算法 11132366.3协同作业在机械行业的应用案例 11215216.3.1汽车制造业 12260156.3.2电子制造业 12168846.3.3食品加工业 12325516.3.4医疗器械行业 12362第7章智能化机械手臂在制造领域的应用 12316787.1智能化机械手臂在汽车制造业的应用 12157097.1.1冲压生产线上的应用 1227817.1.2焊接生产线上的应用 12160517.1.3涂装生产线上的应用 1250887.2智能化机械手臂在电子制造业的应用 12126047.2.1芯片贴片生产线上的应用 13301267.2.2电子组装生产线上的应用 13146447.2.3散热器加工生产线上的应用 13186247.3智能化机械手臂在其他制造领域的应用 1396527.3.1食品加工业的应用 13241317.3.2医疗器械制造业的应用 13122287.3.3家电制造业的应用 1319817第8章智能化机械手臂在物流仓储领域的应用 13294248.1智能化机械手臂在仓储物流中的应用场景 13102798.1.1货物分拣 14295808.1.2货架搬运 14314708.1.3订单拣选 14266338.2自动化立体仓库中的机械手臂集成应用 1459218.2.1货物存取 14261258.2.2货物搬运 14262048.2.3货物盘点 14228268.3智能搬运与包装领域的机械手臂应用 14135068.3.1智能搬运 1462458.3.2智能包装 1448458.3.3智能装卸 1522770第9章智能化机械手臂在服务领域的应用 15133709.1智能化机械手臂在医疗领域的应用 15286219.2智能化机械手臂在餐饮与酒店行业的应用 1552469.3智能化机械手臂在其他服务领域的应用 158473第10章智能化机械手臂集成应用案例与前景展望 161854410.1典型集成应用案例解析 162954310.1.1汽车制造业应用案例 161389110.1.2电子制造业应用案例 162824710.1.3医疗器械行业应用案例 16827310.2智能化机械手臂在行业中的发展趋势 161003910.2.1技术融合与创新 163116210.2.2产业链整合 162137710.2.3个性化定制 163210310.3面临的挑战与未来机遇 17625410.3.1技术挑战 1747710.3.2市场竞争 171842210.3.3政策支持 17631810.3.4未来机遇 17第1章机械手臂概述1.1机械手臂的定义与分类机械手臂是一种模拟人类上肢功能，能够进行自动化操作的机械设备。它是由驱动系统、执行机构、控制系统、传感器和执行器等部分组成，广泛应用于工业生产、医疗、服务等领域。根据不同的分类标准，机械手臂可分为以下几类：（1）按照驱动方式分类：液压驱动、气动驱动、电动驱动和机械驱动等；（2）按照自由度分类：单轴、双轴、三轴、四轴、六轴和多轴机械手臂等；（3）按照应用领域分类：工业机械手臂、服务型机械手臂、医疗机械手臂等。1.2机械手臂的发展历程与趋势机械手臂的发展历程可分为以下几个阶段：（1）初期阶段：20世纪40年代至50年代，主要以液压和气动驱动为主，应用于简单、重复的劳动作业；（2）成长阶段：20世纪60年代至70年代，电动驱动机械手臂逐渐发展，自由度提高，应用领域逐步扩大；（3）成熟阶段：20世纪80年代至今，机械手臂技术逐渐成熟，集成化、智能化水平不断提高。未来机械手臂发展趋势如下：（1）智能化：通过传感器、视觉系统等，实现机械手臂的自主决策和适应性调节；（2）模块化：提高机械手臂的通用性、互换性和可扩展性；（3）网络化：实现机械手臂与外部设备、系统的数据交互和协同作业；（4）轻量化：降低机械手臂的重量和体积，提高其灵活性和携带性。1.3机械手臂在机械行业的应用现状机械手臂在机械行业的应用日益广泛，主要表现在以下几个方面：（1）汽车制造：焊接、涂装、装配、搬运等工序，提高生产效率和产品质量；（2）电子电器：用于贴片、插件、组装、检测等环节，降低人工成本，提高生产速度；（3）航空航天：应用于精密加工、装配、检测等领域，提高产品质量和安全性；（4）食品饮料：包装、搬运、码垛等环节，保证食品安全和卫生；（5）医疗领域：辅术、康复训练等，提高医疗服务质量。智能化技术的发展，机械手臂在机械行业的应用将更加深入，助力我国机械行业实现高质量发展。第2章智能化机械手臂技术基础2.1学与机械臂理论2.1.1学基本概念学是研究的设计、制造、控制和应用的学科。机械臂作为的一个重要分支，其理论研究主要涉及运动学、动力学、控制理论等方面。2.1.2机械臂的结构与分类机械臂的结构主要包括关节、连杆和末端执行器等部分。按照关节类型，机械臂可分为旋转关节、滑动关节和球面关节等。根据自由度，机械臂可分为单轴、双轴、三轴和多轴机械臂。2.1.3机械臂的运动学分析机械臂的运动学分析主要包括正运动学和逆运动学。正运动学求解给定关节角度下的末端执行器位置和姿态；逆运动学则是在已知末端执行器位置和姿态的情况下，求解关节角度。2.2伺服驱动与控制系统2.2.1伺服驱动技术伺服驱动技术是机械臂实现精确控制的关键技术，主要包括电机驱动、减速器驱动和液压驱动等。电机驱动具有控制精度高、响应速度快、可靠性好等特点，是当前机械臂驱动的主要形式。2.2.2控制系统原理机械臂控制系统主要包括开环控制和闭环控制。开环控制根据输入信号直接控制执行器，而闭环控制则通过传感器反馈，实时调整输入信号，使执行器达到预定的位置或速度。2.2.3控制算法机械臂控制算法主要包括PID控制、模糊控制、神经网络控制、自适应控制等。这些算法可根据实际需求进行组合和优化，以实现机械臂的精确控制。2.3传感器技术在机械手臂中的应用2.3.1传感器概述传感器是机械臂感知外部环境和自身状态的设备，主要包括位置传感器、速度传感器、力传感器和视觉传感器等。2.3.2位置传感器位置传感器用于测量机械臂各关节的位置，主要包括电位计、编码器、霍尔传感器等。这些传感器具有高精度、高分辨率和良好的线性度。2.3.3速度传感器速度传感器用于测量机械臂各关节的速度，主要有电磁式、光电式和磁电式等类型。速度传感器对提高机械臂动态功能具有重要意义。2.3.4力传感器力传感器用于测量机械臂末端执行器与外部环境的接触力，主要包括应变片式、压电式和电容式等。力传感器在实现机械臂柔顺控制方面具有重要作用。2.3.5视觉传感器视觉传感器用于识别和跟踪目标物体，主要包括摄像头、激光雷达等。视觉传感器在提高机械臂智能化水平方面具有重要作用。第3章机械手臂设计与选型3.1机械手臂的设计原则与步骤3.1.1设计原则机械手臂设计应遵循以下原则：（1）实用性原则：根据实际生产需求，保证机械手臂的功能满足生产需求，提高生产效率。（2）可靠性原则：保证机械手臂在各种工况下稳定运行，降低故障率。（3）安全性原则：机械手臂设计应符合国家相关安全标准，保证操作人员的安全。（4）经济性原则：在满足功能需求的前提下，降低成本，提高投资回报率。3.1.2设计步骤（1）明确设计任务：分析生产需求，确定机械手臂的功能、功能、工作环境等要求。（2）总体方案设计：根据设计任务，提出机械手臂的总体设计方案，包括结构形式、驱动方式、控制系统等。（3）详细设计：对机械手臂的各个部分进行详细设计，包括机械结构、电气系统、控制系统等。（4）仿真分析与优化：利用计算机仿真技术对设计方案进行验证与优化。（5）样机制造与测试：根据设计方案制造样机，进行实际工况测试，验证设计的合理性。3.2机械手臂的关键参数与功能指标3.2.1关键参数（1）负载能力：机械手臂能承受的最大负载。（2）工作范围：机械手臂可到达的最大空间范围。（3）重复定位精度：机械手臂在相同位置重复动作时的精度。（4）运动速度：机械手臂各关节或执行器的运动速度。（5）自由度：机械手臂可独立运动的关节数量。3.2.2功能指标（1）稳定性：机械手臂在各种工况下的运行稳定性。（2）可靠性：机械手臂长时间运行无故障的能力。（3）安全性：机械手臂在设计、制造、使用过程中保证操作人员安全的能力。（4）易用性：机械手臂操作、维护、维修的便捷程度。3.3常见机械手臂类型及选型依据3.3.1常见机械手臂类型（1）直角坐标：结构简单，定位精度高，适用于搬运、装配等场合。（2）圆柱坐标：具有较高的运动速度和良好的空间适应性，适用于搬运、焊接等场合。（3）球坐标：具有较好的空间覆盖范围，适用于搬运、装配、焊接等场合。（4）关节臂：模仿人类手臂结构，具有多自由度和较高的灵活性，适用于复杂环境下的操作。3.3.2选型依据（1）应用场景：根据实际生产需求，选择适合的机械手臂类型。（2）负载能力：根据搬运、装配等任务的需求，选择具有合适负载能力的机械手臂。（3）工作范围：根据工作空间需求，选择合适的工作范围。（4）精度要求：根据任务精度要求，选择具有相应重复定位精度的机械手臂。（5）成本预算：在满足需求的前提下，考虑成本因素，选择性价比高的机械手臂。第4章智能化控制系统4.1智能控制算法概述智能控制算法是机械手臂实现智能化集成应用的核心技术之一。本章主要介绍了几种典型的智能控制算法，包括PID控制、模糊控制、神经网络控制和自适应控制等。这些算法在提高机械手臂的控制精度、自适应性和鲁棒性方面具有重要意义。4.2机器学习与深度学习在机械手臂控制中的应用4.2.1机器学习在机械手臂控制中的应用机器学习技术在机械手臂控制领域具有广泛的应用前景。主要包括以下方面：（1）基于强化学习的机械手臂控制策略：通过强化学习算法，使机械手臂在与环境交互的过程中自动学习最优的控制策略。（2）基于支持向量机的机械手臂控制：利用支持向量机对机械手臂进行建模，提高控制系统的泛化能力和鲁棒性。4.2.2深度学习在机械手臂控制中的应用深度学习技术为机械手臂控制提供了新的思路和方法。以下为深度学习在机械手臂控制中的应用实例：（1）基于卷积神经网络（CNN）的视觉伺服控制：利用CNN对机械手臂进行视觉识别和定位，实现高精度控制。（2）基于循环神经网络（RNN）的机械手臂动态控制：通过RNN对机械手臂的运动轨迹进行建模，实现动态过程的精确控制。4.3智能控制系统的硬件与软件架构4.3.1硬件架构智能控制系统的硬件架构主要包括以下部分：（1）控制器：选用高功能的微控制器或嵌入式系统作为控制核心。（2）驱动器：采用伺服驱动器或步进驱动器，实现机械手臂的精确运动控制。（3）传感器：包括位置传感器、速度传感器和力传感器等，用于实时监测机械手臂的运动状态。（4）执行机构：主要包括电机、减速器和传动装置等，实现机械手臂的具体动作。4.3.2软件架构智能控制系统的软件架构主要包括以下层次：（1）操作系统：提供实时多任务调度、中断管理和资源管理等功能。（2）控制算法库：集成各种智能控制算法，为机械手臂控制提供算法支持。（3）应用层软件：根据实际需求开发的应用程序，实现机械手臂的具体控制功能。（4）人机交互界面：提供友好的用户界面，方便操作人员进行监控和控制。通过以上硬件与软件架构的设计，实现机械手臂的智能化集成应用，提高生产效率和产品质量。第5章机械手臂视觉系统5.1视觉系统在机械手臂中的应用机械手臂在智能化生产过程中，视觉系统发挥着举足轻重的作用。它为机械手臂提供了类似人类视觉的功能，使其能够准确地识别、定位和跟踪目标物体。本章主要讨论视觉系统在机械手臂中的应用，包括物料分拣、装配、焊接、喷涂等环节。5.1.1物料分拣在物料分拣环节，视觉系统可以实现对各种物料的识别和分类，从而指导机械手臂进行准确抓取和搬运。通过实时采集物料图像，视觉系统可对物料的形状、大小、颜色等特征进行分析，为机械手臂提供有效的抓取策略。5.1.2装配在装配过程中，视觉系统可以辅助机械手臂精确定位目标部件，提高装配精度。通过识别目标部件的形状、位置和姿态，视觉系统为机械手臂提供实时的引导信息，保证装配过程的顺利进行。5.1.3焊接在焊接作业中，视觉系统可用于识别焊接接头位置、形状和尺寸，从而引导机械手臂进行精确焊接。视觉系统还可以监测焊接过程中的熔池变化，实时调整焊接参数，保证焊接质量。5.1.4喷涂在喷涂环节，视觉系统可以识别待喷涂物体的形状、尺寸和表面状态，为机械手臂提供精确的喷涂路径和喷涂参数。视觉系统还可以实时监测喷涂质量，保证喷涂效果满足要求。5.2视觉传感器选型与布局为了实现机械手臂的高效、精确作业，选择合适的视觉传感器并进行合理布局。5.2.1视觉传感器选型视觉传感器选型应考虑以下因素：（1）分辨率：选择合适的分辨率以满足识别精度要求；（2）帧率：保证视觉系统能够实时获取目标物体的动态信息；（3）光谱响应范围：根据应用场景选择合适的光谱响应范围，如可见光、红外等；（4）成像距离：根据作业距离选择合适的传感器，保证图像质量；（5）防护等级：根据工作环境选择合适的防护等级，保证传感器稳定工作。5.2.2视觉传感器布局视觉传感器布局应遵循以下原则：（1）视野范围：保证视觉传感器能够覆盖到所有作业区域；（2）视角：选择合适的视角，避免产生盲区；（3）光线条件：保证视觉传感器所在位置的光线条件良好，避免反光、阴影等现象；（4）结构布局：考虑机械手臂的运动空间和传感器安装位置，保证传感器布局紧凑、美观。5.3图像处理与目标识别技术图像处理与目标识别技术是机械手臂视觉系统的核心部分，主要包括以下内容：5.3.1图像预处理图像预处理主要包括去噪、增强、滤波等操作，旨在提高图像质量，为后续目标识别提供有力支持。5.3.2特征提取根据目标物体的特点，选择合适的特征提取方法，如颜色、形状、纹理等，为后续目标识别提供依据。5.3.3目标识别采用模式识别、深度学习等算法，对提取到的特征进行分类和识别，从而实现目标物体的准确识别。5.3.4目标定位结合目标识别结果，计算目标物体在三维空间中的位置和姿态，为机械手臂提供精确的抓取和操作信息。通过本章的讨论，我们了解到机械手臂视觉系统在工业生产中的重要作用，以及视觉传感器选型与布局、图像处理与目标识别技术等方面的关键技术。这些技术为实现机械手臂的智能化、高效化作业提供了有力支持。第6章机械手臂协同作业6.1多机械手臂协同作业概述多机械手臂协同作业是指在同一作业环境中，两个或两个以上的机械手臂相互配合，共同完成特定任务的一种作业模式。相较于单一机械手臂作业，多机械手臂协同作业具有高效性、灵活性及扩展性等特点。本章将从多机械手臂协同作业的技术原理、系统架构及其优势等方面进行概述。6.2协同作业策略与算法6.2.1协同作业策略协同作业策略是实现多机械手臂协同作业的核心，主要包括以下几种：（1）任务分配策略：根据作业任务的特点，将任务合理分配给各个机械手臂，以提高整体作业效率。（2）路径规划策略：为避免机械手臂之间的碰撞及优化运动路径，制定合理的路径规划策略。（3）协同控制策略：通过实时通信、数据交互等方式，实现机械手臂之间的协同控制。6.2.2协同作业算法针对协同作业策略，本节介绍以下几种典型算法：（1）遗传算法：用于解决多机械手臂协同作业中的任务分配问题。（2）蚁群算法：应用于机械手臂路径规划，提高路径规划的优化程度。（3）神经网络算法：用于实现机械手臂之间的协同控制，提高系统稳定性。6.3协同作业在机械行业的应用案例以下是多机械手臂协同作业在机械行业中的几个典型应用案例：6.3.1汽车制造业在汽车制造领域，多机械手臂协同作业已广泛应用于焊接、装配等工序。例如，在汽车白车身焊接过程中，多个机械手臂协同作业，实现高精度、高效率的焊接。6.3.2电子制造业在电子制造业，多机械手臂协同作业主要应用于电路板组装、芯片封装等环节。通过协同作业，提高生产效率，降低生产成本。6.3.3食品加工业在食品加工业，多机械手臂协同作业应用于包装、分拣等工序。例如，多个机械手臂协同完成食品包装，提高包装速度，保证食品安全。6.3.4医疗器械行业在医疗器械行业，多机械手臂协同作业应用于手术辅助、康复训练等环节。例如，手术辅助机械手臂协同作业，提高手术精确度，减少手术风险。通过以上案例，可以看出多机械手臂协同作业在机械行业具有广泛的应用前景。协同作业技术不断发展和完善，其在各领域的应用将更加深入和广泛。第7章智能化机械手臂在制造领域的应用7.1智能化机械手臂在汽车制造业的应用汽车制造业的快速发展，智能化机械手臂在汽车生产线中的应用日益广泛。其主要体现在以下方面：7.1.1冲压生产线上的应用智能化机械手臂在冲压生产线上主要负责搬运、上下料、堆垛等工作，提高了生产效率，降低了劳动强度，减少了人员伤害。7.1.2焊接生产线上的应用智能化机械手臂在焊接生产线上可实现自动化焊接，提高焊接质量，降低焊接缺陷，提升生产效率。7.1.3涂装生产线上的应用智能化机械手臂在涂装生产线上主要负责涂覆、喷漆等工作，可保证涂料均匀、减少浪费，提高涂装质量。7.2智能化机械手臂在电子制造业的应用电子制造业对生产精度和效率要求极高，智能化机械手臂在电子制造业的应用具有明显优势：7.2.1芯片贴片生产线上的应用智能化机械手臂在芯片贴片生产线上可实现高速、精准的贴片操作，提高生产效率，降低不良品率。7.2.2电子组装生产线上的应用智能化机械手臂在电子组装生产线上可完成焊接、插件、检测等工序，提高生产自动化程度，缩短生产周期。7.2.3散热器加工生产线上的应用智能化机械手臂在散热器加工生产线上可实现自动化切割、折弯、冲压等工序，提高生产效率，降低生产成本。7.3智能化机械手臂在其他制造领域的应用除了汽车和电子制造业，智能化机械手臂在其他制造领域也发挥着重要作用：7.3.1食品加工业的应用智能化机械手臂在食品加工业可实现自动化包装、搬运、切割等操作，提高生产效率，保证食品安全。7.3.2医疗器械制造业的应用智能化机械手臂在医疗器械制造业可完成精密组装、焊接、检测等工序，提高产品质量，降低生产成本。7.3.3家电制造业的应用智能化机械手臂在家电制造业可应用于自动化装配、焊接、喷涂等环节，提高生产效率，缩短生产周期。通过以上分析，智能化机械手臂在制造领域具有广泛的应用前景，为我国制造业的转型升级提供了有力支持。第8章智能化机械手臂在物流仓储领域的应用8.1智能化机械手臂在仓储物流中的应用场景物流行业的快速发展，智能化机械手臂在仓储物流领域发挥着越来越重要的作用。本节将介绍智能化机械手臂在仓储物流中的应用场景，主要包括货物分拣、货架搬运、订单拣选等方面。8.1.1货物分拣在物流仓储中心，智能化机械手臂可应用于货物分拣环节。通过搭载先进的视觉识别系统，机械手臂能够准确识别货物种类和目的地，实现高效、准确的分拣作业。8.1.2货架搬运货架搬运是仓储物流中的劳动密集型环节。利用智能化机械手臂，可以实现对货架的自动搬运、摆放和整理，降低人工劳动强度，提高搬运效率。8.1.3订单拣选在订单拣选环节，智能化机械手臂可根据系统指令，自动从货架上取出指定商品，完成订单的快速拣选。这有助于提高拣选准确率，减少人工失误。8.2自动化立体仓库中的机械手臂集成应用自动化立体仓库是现代物流仓储系统的重要组成部分。本节将介绍智能化机械手臂在自动化立体仓库中的集成应用。8.2.1货物存取在自动化立体仓库中，机械手臂可实现货物的自动存取。通过精确控制，机械手臂能够快速、准确地将货物从货架上取出或存放至指定位置。8.2.2货物搬运利用智能化机械手臂，自动化立体仓库中的货物搬运作业可实现自动化、智能化。机械手臂可根据系统指令，自动搬运货物至指定位置，提高搬运效率。8.2.3货物盘点在自动化立体仓库中，机械手臂还可应用于货物盘点。通过搭载传感器，机械手臂可实时监测货物数量和状态，提高盘点准确率。8.3智能搬运与包装领域的机械手臂应用智能化机械手臂在搬运与包装领域的应用，有助于提高生产效率，降低企业成本。本节将介绍机械手臂在搬运与包装领域的应用。8.3.1智能搬运在搬运环节，智能化机械手臂可根据生产需求，自动完成物料的搬运、上下料等工作。这有助于提高搬运效率，减少人工劳动强度。8.3.2智能包装在包装环节，机械手臂可实现自动包装、封口、打标等功能。通过精确控制，机械手臂能够保证包装质量，提高包装效率。8.3.3智能装卸在装卸环节，智能化机械手臂可应用于货物的自动装卸。通过与其他物流设备配合，机械手臂实现货物的快速、准确装卸，提高物流效率。通过以上分析，可以看出智能化机械手臂在物流仓储领域具有广泛的应用前景。技术的不断发展，机械手臂将在仓储物流领域发挥更大的作用，助力企业提高生产效率，降低成本。第9章智能化机械手臂在服务领域的应用9.1智能化机械手臂在医疗领域的应用医疗行业的快速发展，智能化机械手臂在医疗领域的应用日益广泛。其主要应用于手术辅助、康复训练、医疗服务等方面。在手术辅助方面，智能化机械手臂能够实现高精度、高稳定性的操作，提高手术成功率；在康复训练方面，机械手臂可辅助患者完成各种康复动作，提高康复效果；在医疗服务方面，智能化机械手臂可承担部分护理工作，减轻医护人员的工作负担。9.2智能化机械手臂在餐饮与酒店行业的应用餐饮与酒店行业对智能化机械手臂的需求日益增长，主要体现在以下几个方面：一是烹饪辅助，智能化机械手臂可协助厨师完成烹饪过程中的繁琐工作，提高烹饪效率；二是送餐服务，通过智能化机械手臂实现送餐、收盘等环节的自动化，提升服务效率；三是酒店清洁，机械手臂可承担部分清洁工作，减轻员工劳动强度。9.3智能化机械手臂在