提到智慧工厂，人们首先想到的是自动化、智能化、工业机器人、工业物联网等概念，那么，一个智慧工厂的标准配置有哪些？

控制器是智慧工厂的大脑，由程序计数器、指令寄存器、指令译码器、时序产生器和操作控制器组成，它是发布命令的“决策机构”，完成协调和指挥整个计算机系统的操作。智慧工厂中常用的控制器有PLC、工控机等。

工业机器人是自动执行工作的机器装置，它既可以接受人的指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的指令行动。

伺服电机是指在伺服系统中控制机械元件运转的发动机，是自动化工厂提供动力的肌肉。伺服电机转子转速受输入信号控制，在自动控制系统中用作执行元件，可把所收到的电信号转换成电动机轴上的角位移或角速度输出。

传感器为智慧工厂提供触觉，是实现自动检测和自动控制的首要环节。它能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息按一定规律变换成电信号或其他形式的信息输出。在自动化生产过程中需要用各种传感器来监视和控制各个参数，使设备工作在正常状态或最佳状态，并使产品达到最好的质量。

变频器是智慧工厂的交换器，由整流（交流变直流）、滤波、逆变（直流变交流）、制动单元、驱动单元和检测单元微处理单元组成。它应用变频技术与微电子技术，通过改变电机工作电源频率的方式来控制交流电动机。

电磁阀是用电磁控制的工业设备，可以配合不同的电路来实现预期的控制。它属于执行器，是智慧工厂的开关。

工业相机是智慧工厂的眼睛，是机器视觉系统关键组件。工业相机一般安装在机器流水线上代替人眼来做测量和判断，通过数字图像摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统。图像系统对这些信号进行各种运算，抽取目标特征，并根据判别的结果来控制现场的设备动作。

仪器仪表是智慧工厂的调节系统，用来检出、测量、观察并计算各种物理量、物质成分和参数等。比如测量压力、液位、流量、温度等一些控制过程所需要的参数值，就需要相关的仪器仪表。

自动化软件是智慧工厂的心脏。例如，SCADA数据采集与监控系统可以在无人看管的情况下，对生产过程进行调度和自动化控制。控制柜是智慧工厂的中枢系统。智慧工厂涉及电气、变频、电源、水泵等控制柜，可实现不同的控制功能。

下面将详细剖析智慧工厂的重要组件——工业机器人。

机器人自动化是一项快速进步的技术，在短短几十年的时间里，工业机器人已经在全世界范围内变成工厂里普通的装置。工业机器人不仅可以克服恶劣环境对生产的影响，减少人工的使用，保障工人的安全，还能够帮助工厂节约生产成本，提高生产效率，从而保证产品质量。

工业机器人是多自由度的机器装置，能自动执行工作，按照自身动力和控制能力来实现各种功能，由机械部分、传感部分、控制部分等三大部分组成，这三大部分又分成六个子系统。分别为：

（1）驱动系统：给每个关节即每个运动自由度安置传动装置，使机器人运动起来。

（2）机械结构系统：由机身、手臂、末端操作器三大件组成。每一大件都有若干自由度，构成一个多自由度的机械系统。手臂一般由上臂、下臂和手腕组成。末端操作器是直接装在手腕上的一个重要部件，可以是两手指或多手指的手爪，也可以是喷漆枪、焊枪等。

（3）传感系统：获取内部和外部环境状态中有意义的信息，提高了机器人的机动性、适应性和智能化水准。

（4）机器人-环境交互系统：实现机器人与外部环境中的设备相互联系和协调的系统。

（5）人机交互系统：人与机器人进行联系和参与机器人控制的装置。

（6）控制系统：根据机器人的作业指令程序以及从传感器反馈回来的信号，支配机器人的执行机构去完成规定的运动和功能。

在工业自动化领域，机器人需要传感器提供必要的信息，以正确执行相关的操作。一份报告预测，到2021年，全球工业机器人传感器市场将以约8％的复合年增长率（CAGR）稳步增长。对于包括消费者和汽车在内的机器人传感应用，另一份报告明确指出，到2027年，视觉系统将单独成就57亿美元的市场，力传感器市场将超过69亿美元。

下面列出了工业机器人中最常用到的传感器。

三维视觉系统必须拥有两个不同角度的摄像机或激光扫描器，用以检测对象的第三维度。例如，零件取放便是利用三维视觉技术检测物体并创建三维图像，分析并选择最好的拾取方式。

如果说视觉传感器给了机器人眼睛，那么力/力矩传感器则给机器人带去了触觉。机器人利用力/力矩传感器感知末端执行器的力度。多数情况下，力/力矩传感器位于机器人和夹具之间，这样，所有反馈到夹具上的力都在机器人的监控之中。有了力/力矩传感器，装配、人工引导、示教、力度限制等应用才得以实现。

一些传感器还可以直接内置在机器人中。有些公司利用加速度计反馈，还有些则使用电流反馈。在这两种情况下，当机器人感知到异常的力度时，便触发紧急停止，从而确保安全。

要想让工业机器人与人进行协作，首先要找出可以保证作业人员安全的方法。这些传感器有各种形式，从摄像头到激光等，目的是告诉机器人周围的状况。有些安全系统可以设置成当有人出现在特定的区域/空间时，机器人会自动减速运行，如果人员继续靠近，机器人则会停止工作。最简单的例子是电梯门上的激光安全传感器。当激光检测到障碍物时，电梯门会立即停止并退回，以避免碰撞。

市场上还有很多的传感器适用于不同的应用。例如焊缝追踪传感器等。

触觉传感器也越来越受欢迎。这类传感器一般安装在抓手上，用来检测和感觉抓取的物体是什么。传感器通常能够检测力度并得出力度分布的情况，从而知道对象的确切位置，让你可以控制抓取的位置和末端执行器的抓取力度。另外还有一些触觉传感器可以检测热量的变化。

视觉和接近传感器类似于自动驾驶车辆所需的传感器，包括摄像头、红外线、声纳、超声波、雷达和激光雷达。某些情况下可以使用多个摄像头，尤其是立体视觉。将这些传感器组合起来使用，机器人便可以确定尺寸，识别物体，并确定其距离。

射频识别（RFID）传感可以提供识别码并允许得到许可的机器人获取其他信息。

麦克风（声学传感器）帮助工业机器人接收语音命令并识别熟悉环境中的异常声音。如果加上压电传感器，还可以识别并消除振动引起的噪声，避免机器人错误理解语音命令。先进的算法甚至可以让机器人了解说话者的情绪。

温度传感是机器人自我诊断的一部分，可用于确定其周遭的环境，避免潜在的有害热源。利用化学、光学和颜色传感器，机器人能够评估、调整和检测其环境中存在的问题。

对于可以走路、跑步甚至跳舞的人形机器人，稳定性是一个主要问题。它们需要与智能手机相同类型的传感器，以便提供机器人的准确位置数据。在这些应用采用了具有3轴加速度计、3轴陀螺仪和3轴磁力计的9自由度（9DOF）传感器或惯性测量单元（IMU）。

传感器是实现软件智能的关键组件，没有传感器，很多复杂的操作就不能实现。它们不仅实现了复杂的操作，同时也保证这些操作在进行的过程中得到良好的控制。

移动机器人需要通过传感器实时获取周围的障碍物信息，包括尺寸、形状和位置信息，来实现避障。避障使用的传感器有很多种，目前常见的有视觉传感器、激光传感器、红外传感器、超声波传感器等。

超声波传感器的基本原理是测量超声波的飞行时间，通过d=vt/2测量距离，其中d是距离，v是声速，t是飞行时间。

上图是超声波传感器信号的一个示意。通过压电或静电变送器产生一个频率在几十kHz的超声波脉冲组成波包，系统检测高于某阈值的反向声波，然后使用测量到的飞行时间计算距离。超声波传感器一般作用距离较短，普通的有效探测距离几米，但是会有一个几十毫米左右的最小探测盲区。由于超声传感器成本低、实现方法简单、技术成熟，是移动机器人中常用的传感器。

一般的红外测距都是采用三角测距的原理。红外发射器按照一定角度发射红外光束，遇到物体之后，光会反向回来，检测到反射光之后，通过结构上的几何三角关系，就可以计算出物体距离D。

当D的距离足够近的时候，上图中L值会相当大，如果超过CCD的探测范围，虽然物体很近，传感器反而看不到了。当物体距离D很大时，L值就会很小，测量精度会变差。因此，常见的红外传感器的测量距离都比较近，小于超声波，同时远距离测量也有最小距离的限制。另外，对于透明的或者近似黑体的物体，红外传感器是无法检测距离的。但相对于超声来说，红外传感器具有更高的带宽。

常见的激光雷达是基于飞行时间的（ToF，time of flight），通过测量激光的飞行时间来测距d=ct/2，类似前面提到的超声测距公式，其中d是距离，c是光速，t是从发射到接收的时间间隔。

比较简单的方案是测量反射光的相移，传感器以已知的频率发射一定幅度的调制光，并测量发射和反向信号之间的相移，如上图。

调制信号的波长为lamda=c/f，其中c是光速，f是调制频率，测量到发射和反射光束之间的相移差theta之后，距离可由lamda*theta/4pi计算得到，如上图。

常用的计算机视觉方案也有很多种， 比如双目视觉，基于TOF的深度相机，基于结构光的深度相机等。

基于结构光的深度相机发射出的光会生成相对随机但又固定的斑点图样，光斑打在物体上，因为与摄像头距离不同，被摄像头捕捉到的位置也不相同。先计算斑点与标定的标准图案在不同位置的偏移，利用摄像头位置、传感器大小等参数就可以计算出物体与摄像头的距离。

双目视觉的测距本质上也是三角测距法，由于两个摄像头的位置不同，就像人的两只眼睛一样，看到的物体也不一样。两个摄像头看到的同一个点P，在成像的时候会有不同的像素位置，此时通过三角测距就可以测出这个点的距离。

美国机器人产业协会（RIA）预测了工业机器人的六大发展趋势。

（1）工业物联网(IIoT) 技术的应用：机器人会在生产的最前沿应用智能传感器，采集制造商以前无法获得的数据。

（2）优先考虑工业网络安全：机器人与内部系统的联网越来越多，网络安全的风险不断增加。制造商必须解决生产工艺中的缺陷，并在网络安全方面加大投资，确保安全、可靠的生产。

（3）大数据分析成为竞争优势：机器人将成为工厂车间的主要信息来源之一。制造商必须实施系统来组织和分析采集到的所有数据，以便采取有效的行动，提升企业的竞争优势。

（4）实施开放式的自动化架构：随着机器人自动化应用越来越广泛，对开放式自动化架构的需求相应增加。大型的行业参与者将与行业机构一起制定标准和开放式文档，机器人集成更加容易，兼容性会变得更好。

（5）虚拟解决方案增加：虚拟解决方案会成为工业机器人的一个主要部分。

（6）协作机器人将更受欢迎：协作机器人可以在人类身边安全地工作，而且通常比工业机器人便宜得多。随着协作机器人在严苛的工业环境中变得更有能力，对投资回报率有严格要求的制造商会更多地采用协作机器人。

“工业4.0”强调自动化与信息化相互融合，工业机器人作为自动化制造过程的重要参与者，直接影响着工业制造自动化水平。随着工业产品工艺复杂程度和精度的要求不断提高，机器人的应用场所和应用需求也越来越复杂和苛刻，机器人的计算平台已经从传统的PC平台、嵌入式平台扩展到智能手机、平板电脑等移动设备，机器人配备的传感器从简单的光电开关、触碰开关发展到触觉、声觉、视觉等高端传感器，机器人伺服系统与控制系统之间的通信方式也由原来的“脉冲+方向”的通信线缆，发展到通信更高效、通信数据量更大的各种现场总线。机器人控制系统正朝着开放化的方向转变，工业物联网、大数据分析以及虚拟化等技术的发展，也使机器人更好地融入制造业应用。