多可智能应用控制器Duco mind应运而生

近年来，随着工业 4.0 标准的不断推进和人工智能、物联网、大数据等技术的快速发展，机器人产业迎来新一轮浪潮，正逐步向系统化、模块化、智能化的方向发展。 高度智能是对新一代机器人的重大共性技术需求。当前协作机器人应用面虽然越来越广，但在复杂作业能力、非结构化应用方面需要更加智能化。

如何利用多传感器融合技术进一步加速机器人产品的智能化和平台化，如何快速有效地提高产品开发效率，促进产品迭代周期就成为业界产品研发的重要课题。
多可智能应用控制器Duco mind应运而生，作为软硬件集成化智能设备，它的诞生为多可协作机器人的不同应用场景赋予了更多价值，为终端使用场景降本增效。

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多传感器融合，深度学习，自主决策

多传感器融合技术应用到机器人中意味着机器人智能化水平的提升，Duco mind能够融合机器人力觉、视觉等传感器，轻而易举实现柔性装配、恒力操作等。

其核心在于通过深度学习算法对多传感器收集到的信息进行有效处理和融合，提高机器人对不确定信息的‘识别’能力，确保有更多可靠的信息被利用，并通过算法让机器人自主判断出周围的环境，自主决策，生成指令，避免单独、孤立地处理各传感器采集的信息，从而导致信息处理工作量的增加和信息资源的浪费，造成决策失误。尤其是在视觉检测领域，基于智能算法的机器人技术与视觉技术的结合表现出了巨大的优势。

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图形化视觉算法编程，标定简便

内置丰富图形化视觉算法编程，提供丰富的2D（定位、扫码、检测、测量）、3D（分割、定位、检测）算子，并且提供简便易用的标定内参数，便于机器人与相机在三维空间内的坐标标定。在抓取跟随或视觉分拣等视觉检测领域能够为客户减少由于产线迭代调整而带来的重复编程，并降低了编程的门槛和难度。

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多种应用包集成，实现简单配置

除了软硬件的智能化、生态化以外，Duco mind还拥有分拣、装箱、打磨、涂胶、检测、装配等典型应用配置模板，实现一键配置，快捷部署。

以视觉检测为例，作为工业生产不可或缺的环节，质检工序往往是制约效率提升的瓶颈。原因在于，传统人工目检的方式不仅存在人力成本高、检测标准不统一等弊病，检测精度也会随着质检工人疲劳度的增加而大幅降低。为了应对这一挑战，许多企业正开始尝试在生产线中运用融合视觉感知的协作机器人来提升品检的效率和精度。基于视觉检测领域的典型应用配置，机器人能够被更快速地应用于产线上。

Duco mind将视觉、力觉等传感器与机器人技术和人工智能技术等完美地融合在一起，带来更加易用、可扩展的自动化应用，来帮助企业实现更多人力资源的释放与转移，提升企业生产效率，帮助企业更便捷、更快速地调整产线，减少部署和停工的时间。