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Miller擴展Copilot系列 應對大型焊接及鋁材應用

商業事

Miller擴展Copilot系列 應對大型焊接及鋁材應用
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Miller擴展Copilot系列 應對大型焊接及鋁材應用

2026年06月11日 02:02 最後更新:02:28

Miller Electric Mfg. LLC作為全球領先的Miller牌電弧焊接設備製造商,宣布擴展其Copilot系列,推出兩款新產品:配備FANUC CRX‑30的Copilot Builder,以及配備XR-AlumaPro™ CB焊槍的Copilot。這些產品建基於Copilot平台,旨在令機械人焊接更易採用、配置更靈活,並能隨生產需求演變而擴展,同時應對更廣泛的焊接應用。

Miller焊接自動化業務部門總監森·哈維表示:「機械人焊接的最大障礙之一是其複雜性。透過擴展Copilot系列,我們讓團隊更容易自動化處理更具挑戰性的應用,同時保持Copilot聞名的簡便及可靠性。新產品的推出讓您可以重新構想工作流程,並提升平台以滿足更廣泛的操作要求。」

白色背景上的Copilot Builder鋁材風冷版本 AP圖片

白色背景上的Copilot Builder鋁材風冷版本 AP圖片

配備FANUC CRX‑30的Copilot Builder

配備FANUC CRX‑30的Copilot Builder專為希望處理大型焊接件的客戶而設計,特別是那些已使用FANUC機械人並尋求營運設備標準化的客戶。該產品提供風冷或水冷版本,並具備與Copilot Builder系統相同的功能,包括內置於FANUC機械臂的穿弧焊縫追蹤功能。

使用中的Copilot Builder FANUC機械人擴展裝置 AP圖片

使用中的Copilot Builder FANUC機械人擴展裝置 AP圖片

主要功能及優點包括:

Copilot及配備XR-AlumaPro CB焊槍的Copilot Builder

適用於鋁材的Copilot旨在協助製造商成功自動化鋁材焊接應用,包括涉及更具挑戰性焊絲類型的應用。該系統適用於Copilot及Copilot Builder,並提供風冷及水冷型號,結合專用硬件與先進軟件功能,以提供穩定送絲及增強對焊接質量的控制。

主要功能及優點包括:

擴展Copilot系列

透過這些新增產品,Miller繼續發展Copilot平台,以應對更廣泛的焊接挑戰,同時保留定義Copilot體驗的核心特點。無論是處理大型焊接件、擴展至鋁材應用,還是使用Copilot Builder配置更靈活的自動化系統,製造商現在都可以根據其特定需求度身訂造Copilot系統。

(美聯社)

仿人機械人難以執行抓取杯子等任務,現時有新「老師」——佩戴超聲波腕帶的人。該腕帶能捕捉皮膚下肌肉、肌腱和韌帶的運動。

麻省理工學院研究人員開發這款工具,旨在收集人類手部動作數據,最終可協助機械人實現機器難以掌握的靈活度。

麻省理工學院機械工程學研究生李典,周二(2026年4月14日)在麻省劍橋示範超聲波腕帶如何協助機械手模仿完整手部動作。(美聯社圖片/Rodrique Ngowi) AP圖片

麻省理工學院機械工程學研究生李典,周二(2026年4月14日)在麻省劍橋示範超聲波腕帶如何協助機械手模仿完整手部動作。(美聯社圖片/Rodrique Ngowi) AP圖片

麻省理工學院機械工程學教授趙選和表示:「想像一下人們做家務的情景。我們可利用系統獲取的數據,訓練機械人以這種靈活的手部動作,精確地完成家務。」

當科技界大部分人仍著迷於處理電腦任務的人工智能助理時,趙選和是其中一位科學家,致力為人工智能注入更多來自實體世界的感官數據。

麻省理工學院機械工程學教授趙選和,周二(2026年4月14日)在麻省劍橋,佩戴超聲波腕帶拍攝肖像。該腕帶可協助機械手模仿完整手部動作。(美聯社圖片/Rodrique Ngowi) AP圖片

麻省理工學院機械工程學教授趙選和,周二(2026年4月14日)在麻省劍橋,佩戴超聲波腕帶拍攝肖像。該腕帶可協助機械手模仿完整手部動作。(美聯社圖片/Rodrique Ngowi) AP圖片

除了家務,這項技術亦可協助處理其他需要彎曲手指和手部的任務,例如外科手術。

該腕帶利用高頻聲波「透視」佩戴者的皮膚。它將肌肉和肌腱運動的圖像傳送至電腦,電腦再利用人工智能,使附近的機械手模仿這些手勢。

人工智能演算法經過訓練,可將裝置生成的圖像解碼為工程師所稱的「自由度」——即關節彎曲或旋轉的特定方式。人類手部有22個自由度。

在較早期的系統中,即使追蹤其中一小部分動作,亦是一項重大挑戰。

在八名志願者的實驗室演示中,開發人員展示該腕帶可在120毫秒內精確模仿手勢,包括美國手語的全部26個字母。

該腕帶可無線操作,意味著控制者與接收機械人無需身處同一房間。

除了遙距控制,團隊亦看到利用腕帶建立龐大的人類動作數據集的潛力,最終可使仿人機械人在沒有人類指導下,學習靈活的任務。

(美聯社)

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