根据工业资讯网站reportlinker在2020年11月的一篇报道，工业机器人已然成为机器人领域的排t兵，市值预计将从2020年的766亿美元增长至2025年的1768亿美元，复合年增长率高达18.2%。推动这一增长的主要原因在于，许多制造商计划采用机器人来克服逐步显现的技能差距（尤其是在材料处理作业方面）。
“出于产能提升、流程简化、工作场所安全得到优化等各种优势，服务型机器人不断得到更多新的应用。”reportlinker报道称，“采用服务型机器人z主要的优势是降低运营成本，提高投资回报率。”
以下是2021年，将对制造业、工业领域带来重大影响的工业机器人六大趋势。
零部件技术是机器人本体企业的竞争力
1.减速器：工业机器人不可或缺的明珠
（1） 技术分析：rv 与谐波减速器占据主流地位
伺服电机由于脉动信号的驱动，本身具备调速功能，那么机器人为何需要减速器？
由于工业机器人需要重复、可靠地完成大量工序任务，对其定位精度和重复定位精度要求很高，因此需要专门的减速器以保证精度。减速器的另一作用是传递负载：当负载较大时，工业机器人，伺服电机功率有限导致输出扭矩较小，此时需要通过减速器来提高扭矩。此外，伺服电机在低频运转下容易发热和出现低频振动，对于长时间和周期性工作的机器人这都不利于确保其*、可靠地运行。
精密减速器的存在使伺服电机在一个合适的速度下运转，工业机器人发展，并*地将转速降到机器人各部位需要的速度，提高机械体刚性的同时输出更大的力矩。与通用减速器相比，机器人关节减速器要求具有传动链短、体积小、功率大、质量轻和易于控制等特点。
工业机器人用精密减速机主要分为5类，不同类型的精密减速机在传动效率、减速比方面各不相同。衡量精密减速机的主要指标包括：扭转刚度、传动精度、启动转矩、空程、背隙、传动误差、传动效率等。
可以观察有纹理的物体
机器人视觉领域是z早开始研究有纹理的物体的，如饮料瓶、零食盒等表面带有丰富纹理的都属于这一类。
当然，这些物体也还是可以用类似边缘提取 模板匹配的方法。但是，工业机器人厂家，实际机器人操作过程中，环境会更加复杂：光照条件不确定（光照）、物体距离相机距离不确定（尺度）、相机看物体的角度不确定（旋转、仿射）、甚至是被其他物体遮挡（遮挡）。
幸好有一位叫做 lowe 的大神，提出了一个叫做 sift （scale-invariant feature transform）的超q局部特征点：
lowe， d*id g. distinctive image features from scale-invariant keypoints.international journal of computer vision 60.2 (2004): 91-110.
具体原理可以看上面这篇被引用 4万 的论w或各种博客，简单地说，这个方法提取的特征点只跟物体表面的某部分纹理有关，与光照变化、尺度变化、仿射变换、整个物体无关。
因此，利用 sift 特征点，工业机器人市场，可以直接在相机图像中寻找到与数据库中相同的特征点，这样，就可以确定相机中的物体是什么东西（物体识别）。
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