機(jī)器人技術(shù)智控公司機(jī)器人工程師實習(xí)報告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在機(jī)器人技術(shù)智控公司擔(dān)任機(jī)器人工程師實習(xí)生。期間，主導(dǎo)設(shè)計并調(diào)試了3套協(xié)作機(jī)器人視覺識別系統(tǒng)，將產(chǎn)品檢測準(zhǔn)確率從92%提升至99.5%，日均處理數(shù)據(jù)量從1500組增至4800組，效率提升3.2倍。參與開發(fā)自動化生產(chǎn)線節(jié)拍優(yōu)化算法，通過仿真測試將單件生產(chǎn)時間縮短至15秒，較原方案減少28%。應(yīng)用ROS框架搭建了2個模塊化運動控制程序，實現(xiàn)代碼復(fù)用率提升40%，并輸出技術(shù)文檔5份。掌握了基于YOLOv5的物體檢測模型調(diào)優(yōu)流程，驗證了高斯濾波算法對邊緣噪聲抑制的有效性（信噪比提升12dB）。形成可遷移的機(jī)器人系統(tǒng)集成方法論，包含傳感器標(biāo)定、動力學(xué)模型擬合及故障診斷模塊。

二、實習(xí)內(nèi)容及過程

7月1號到8月31號，我在機(jī)器人技術(shù)智控公司實習(xí)，做機(jī)器人工程師。他們這地方主要搞工業(yè)機(jī)器人的自動化解決方案，客戶有汽車制造和電子產(chǎn)品廠。我跟著團(tuán)隊做了不少實際項目，也幫著做了一些技術(shù)支持。

7月中旬開始接觸第一個項目，是幫一家客戶優(yōu)化他們的包裝線。那會兒生產(chǎn)線上的機(jī)械臂動作有點卡頓，影響效率。我跟著師傅調(diào)試，發(fā)現(xiàn)是末端執(zhí)行器負(fù)載計算沒弄對，導(dǎo)致動力學(xué)模型預(yù)測不準(zhǔn)。當(dāng)時我挺懵的，在學(xué)校做仿真時模型都簡化了，真遇到負(fù)載變化還得重新算。師傅給我看了他們的計算公式庫，還教我用了MATLAB的Simulink工具，里面動力學(xué)仿真模塊幫了大忙。我們花了兩周，把機(jī)械臂的加速度曲線優(yōu)化了，運行速度從每分鐘500件提高到650件，還省了點電。這個項目讓我明白，搞機(jī)器人不能光看理論，實際工況復(fù)雜多了。

8月初參與了另一個項目，是給一家做精密組裝的廠設(shè)計視覺引導(dǎo)系統(tǒng)。他們原來人工找工件，精度差還累。我負(fù)責(zé)開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的定位算法。開始時模型在實驗室數(shù)據(jù)集上跑得挺好，到現(xiàn)場一用，定位誤差就大。后來發(fā)現(xiàn)是光照條件太復(fù)雜，有些零件反光，有些還堆著。我琢磨了兩天，把YOLOv5的錨框參數(shù)調(diào)了調(diào)，還加了高斯濾波去噪，效果明顯好點了。最后定位精度穩(wěn)定在0.1毫米以內(nèi)，客戶挺滿意的。這個經(jīng)歷讓我知道，算法還得根據(jù)實際場景調(diào)。

實習(xí)期間也遇到點麻煩，比如有一次調(diào)試一個力控系統(tǒng)，傳感器信號老是飄。后來發(fā)現(xiàn)是傳感器安裝角度不對，受振動影響大。我重新調(diào)整了角度，還加了低通濾波，問題就解決了。師傅說這種問題很常見，但得細(xì)心排查。這讓我意識到，機(jī)器人工程里細(xì)節(jié)太重要了。

這8周收獲挺多的，不僅學(xué)會了怎么用ROS做機(jī)器人控制，還掌握了視覺算法的調(diào)參技巧。最大的感受是，學(xué)校學(xué)的理論是基礎(chǔ)，但實際工作要靈活，還得會解決各種意想不到的問題。比如動力學(xué)模型，書里寫得明明白白，但真要應(yīng)用到不同負(fù)載、不同環(huán)境，還得自己調(diào)整參數(shù)。這讓我對以后走技術(shù)路線更有信心了。不過，他們這培訓(xùn)機(jī)制有點薄弱，新來的員工就靠師傅帶，沒有系統(tǒng)課程。我建議可以搞點在線學(xué)習(xí)平臺，或者定期請專家來講座，這樣效率可能更高。再就是，崗位匹配度上，我發(fā)現(xiàn)自己對硬件調(diào)試還是不太熟，學(xué)校課程這塊兒弱了點。下次學(xué)習(xí)得加強(qiáng)電子技術(shù)和機(jī)械制圖?？偟膩碚f，這次實習(xí)讓我看清了差距，也明確了努力方向。

三、總結(jié)與體會

這8周在機(jī)器人技術(shù)智控公司的經(jīng)歷，讓我對機(jī)器人技術(shù)從書本走向?qū)嶋H有了更深的理解。7月1號到8月31號，我參與的幾個項目都讓我直接上手用了ROS、YOLOv5這些工具，處理的數(shù)據(jù)量、解決的精度問題，都遠(yuǎn)比學(xué)校實驗豐富。比如那個包裝線優(yōu)化項目，機(jī)械臂速度從500件/分鐘提到650件/分鐘，雖然數(shù)字不大，但那是靠反復(fù)調(diào)參數(shù)、看仿真、現(xiàn)場測試才換來的，每一步都挺有價值的。這讓我體會到，理論再好，最終得落到實際效果上，這個閉環(huán)是實習(xí)最大的收獲。

這次經(jīng)歷也讓我更清楚自己未來想干嘛。我發(fā)現(xiàn)自己對算法調(diào)優(yōu)挺感興趣，但也意識到硬件知識是短板。比如8月中旬調(diào)試力控系統(tǒng)時，因為對傳感器原理不熟，花了不少時間排查。這讓我明白，機(jī)器人是系統(tǒng)工程，不能只懂軟件。所以接下來打算補補電子技術(shù)和機(jī)械制圖的課，看看能不能考個嵌入式相關(guān)的證書，為以后求職加把勁。實習(xí)也讓我心態(tài)變了，以前做項目總覺得差不多就行，現(xiàn)在明白責(zé)任感和細(xì)節(jié)的重要性。比如7月底那個視覺定位項目，客戶要求精度到0.1毫米，為了達(dá)到這個標(biāo)準(zhǔn)，我反復(fù)調(diào)參數(shù)、跟師傅討論，那種把問題解決后的成就感，是學(xué)校作業(yè)給不了的?？箟耗芰σ矎?qiáng)了不少，以前遇到問題容易慌，現(xiàn)在會先自己查資料、試方案，再跟團(tuán)隊溝通。

看著公司那些機(jī)器人流暢地運行，幫工廠提高效率，我覺得這行業(yè)未來肯定大有可為。特別是智能制造這塊，機(jī)器人替代人工是大趨勢。我接觸到的一些新技術(shù)，像協(xié)作機(jī)器人、視覺融合，感覺應(yīng)用場景會越來越廣。這次實習(xí)讓我對行業(yè)有了直觀認(rèn)識，也明白了自己需要提升的地方。后續(xù)學(xué)習(xí)會更有方向，爭取把機(jī)器人相關(guān)的技能學(xué)扎實，希望能有機(jī)會參與更復(fù)雜的項目，為這個領(lǐng)域出點力。

致謝

在機(jī)器人技術(shù)智控公司這8周的實習(xí)中，得到了很多幫助。感謝公司和團(tuán)隊提供的機(jī)會，讓我接觸到了真實的機(jī)器人項目。特別感謝我的導(dǎo)師，他耐心指導(dǎo)我解決技術(shù)難題，比如那個包裝線優(yōu)化項目，他教我如何結(jié)合動力學(xué)模型和現(xiàn)場工況進(jìn)行調(diào)整。