近年来，随着人工智能、云计算、物联网等技术的快速发展，主要工业国家提出了面向智能制造的战略规划，如“工业 4.0”、“工业互联网”以及中国的“中国制造 2025”，这些策略助推了从数字制造向智能制造转型升级。自动化装备融合了智能感知、规划和控制等技术，构成了以知识和推理为核心的智能制造系统。
在转型升级过程中，工业机器人作为一种自动化装备，其通过与先进技术如工艺数字化技术等融合，不仅实现了不同作业场景、作业任务和作业工艺面的智能化应用，还加快了制造业转型升级进程。因此，从单台柔性工作站到大型柔性流水生产线，工业机器人已成为智能制造系统中的核心和主体装备，在生产中发挥越来越重要的作用。
现有的传统工业机器人虽然在结构化工作场景中表现出色，但在非结构化作业场景，如喷涂、抛磨、装配等方面，由于缺乏适应能力，其应用范围受到限制。为了解决这一问题，我们需要基于最新的人工智能、大数据和云计算等技术，对现有的人工结合专用设备模式进行改造，使其具备第2代（Robotics 2.0）或第3代（Robotics 3.0）的特点，即具有自适应性、高灵活性的新一代工业机器人。
基于上述背景，本文旨在探讨如何通过硬件与软件两方面对现有传统机械手进行升级改造，以提升其适应多样化作业需求，并满足定制产品市场对于小批量、小规模生产需求。在此基础上，我们将探讨两个关键领域：一是面向非接触式作业（如喷涂、焊接）的视觉感知系统，以及二是面向接触式作业（如打磨抛光、装配）的力传感系统。这两类感知系统不仅能帮助我们理解复杂环境，更能够提高机械手执行精确操作的能力，为实现高效率、高质量的小批量生产提供支持。
首先，我们将深入分析视觉感知系统及其三维环境重建技术，这些都是现代机械手所必须具备的一项关键功能。在这部分内容中，我们会介绍当前最常用的视觉检测算法及其优缺点，以及如何利用这些算法来识别并分类不同的物体。此外，还将重点探讨如何使用深度学习方法来增强图像处理能力，使得机械手能够更准确地识别复杂形状和动态变化的情境。
其次，我们将详细介绍力传感系统及其在接触式作業中的角色。在这个部分，我们会阐述力传感模块如何捕捉到对象上的压力信息，并根据这些信息调整机械手的手部运动，以保证既保护材料也不损伤它们。此外，还会谈论如何结合激光测距仪或者其他红外传感器，为更精确地控制机械手移动路径提供辅助信息。
最后，本文还会总结目前研究成果及未来发展趋势，以及针对实际工程实践给出的建议。我们的目的是希望能够为那些正在寻求提升自身企业竞争力的公司提供一个全面的指导框架，同时也希望能够激励更多研究人员投身于这一前沿科学领域，以期望进一步推动产业革命迈出坚实一步。
