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“我们现在的产品，即使更换一个弹簧，都要测2000个小时，所有的产品都是经过了1000个小时测试之后才出厂的，我们不允许任何有瑕疵的产品流落到客户这里。”在王岳超看来，做任何事情都要对产品保持敬畏之心。在做事情总是先考虑成本的中国创业环境下，王岳超认为并联机器人行业缺的就是“颠覆者”，也就是能够从性能和终客户体验出发把产品做到很不错的企业。但要做这个颠覆者却并不容易，需要从材料学、软件算法、力学、机械结构等方面做出极大地创新，在应用端不断完善自己应用的工艺，根据工艺包让客户使用机器人更加便捷，部署成本更低、时间更短，只有达到了这样的高度，在王岳超看来才叫颠覆，他也坦言在这一方面勃肯特的路还很长勃肯特机器人有限公司机器人本体及高速高精度自动化解决方案获得众多用户的认可。浙江串并混联5轴机器人

机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置，包括一切模拟人类行为或思想与模拟其他生物的机械（如机器狗，机器猫等）。狭义上对机器人的定义还有很多分类法及争议，有些计算机程序甚至也被称为机器人。在当代工业中，机器人指能自动运行任务的人造机器设备，用以取代或协助人类工作，一般会是机电设备，由计算机程序或是电子电路控制。它是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。在工业、医学、农业、建筑业甚至等领域中均有重要用途。国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。一般来说，人们都可以接受这种说法，即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可用电脑改变和可编程动作的专门系统。”它能为人类带来许多方便之处！包装机器人价格勃肯特机器人是一家专业提供 机器人的公司，有需求可以来电咨询！

一分钟超过430次。这24小时，当新品节拍的测试结果出来的时候，勃肯特整个团队都傻了，王岳超说他从来没有想过能达到这个速度，这是创业带给他的惊喜。在创业的三年时间里，这样惊喜的时刻还有很多。比如今年3月份广州展会上，某些国外品牌技术人员来到勃肯特的展台，在看了勃肯特机器人之后，对他们说：“你们产品比我们快多了！”在此之前，这两个品牌的机器人已经算是速度比较快的产品了。“其实我们当时想做一款高速产品的时候，目标是375次/分钟左右，可当它实际跑出来的时候却达到430多次，这是个天大的惊喜，我也没有想到过。”王岳超毫不掩饰自己的喜悦。但更让他迷恋的是，在这惊喜背后，整个团队凝聚力的提高。“展会回来之后，明显感觉到团队的工作态度、方式跟以前不同，大家的情绪都非常高涨。”勃肯特团队成员目前基本上都是90后，除了生存之外，工作更多地是想要获得成就感，而产品得到认可和高度评价极大地满足了他们的荣誉感。

勃肯特机器人关键团队多来自工业自动化集成领域，董事长王岳超更是从生产企业基层做起，积累下超过12年、与生产领域各个不同职位工作的经验。凭借多年技术积累以及业内难点突破，目前勃肯特已拥有超过30多项国家专利，而这个数字仍在以“1个月3、3个月出新品”的速度持续递增。目前，勃肯特已经形成了以天津为生产基地，辐射北京、上海、深圳、郑州、成都的战略发展格局。勃肯特从开发设计、原料、过程、成品逐级控制品质，将防错思想应用于各个环节。从研发时期的近百次性能兼容测试、破坏性实验，到生产完成后每台机器人本体长达24个小时的负载、精度、速度、刚度、温度等多维度的性能测试，以及对于大地保险的质量担保，让勃肯特的机器人本体在业内性能表现等方面异军突起。负载、精度与活动范围的三项突破，比较大30KG负载，比较大臂展2600mm，原点向下抓取高度可达1.2米，重复定位精度可以达到微米级别。机器人本体及高速高精度自动化解决方案，就选勃肯特机器人有限公司。

勃肯特已经进入起量的阶段。“我们一季度的销量已经超过去年全年。”勃肯特董事长王岳超说。截止3月31日，勃肯特并联机器人Q1订单台数已经突破200台，预期今年有望超过2000台。过去三年时间里，王岳超和勃肯特一直在做着与众不同的事情：创立两年就推出了直驱并联机器人和串并混联机器人产品，颠覆了传统并联机器人概念；高速并联机器人标准节拍达到433次／min,已经超过国外品牌；在产品还没有大批量推向市场的时候，建立了产能达18000台/年的智慧工厂。勃肯特机器人有限公司是一家专业提供机器人本体及高速高精度自动化解决方案的公司，有想法可以来我司咨询！高速上下料机器人

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在勃肯特3D视觉混联六轴检测系统中，运用3D相机完成立体物料的视觉信息捕捉后，机器人根据物料在三维空间内的位置与角度判断，解决了以往机器人只能进行平面抓取的弊端，可实现对堆叠来料的快速理料，同时也开拓了对不规则、不平整来料进行涂胶、注塑等工艺，丰富了更多应用场景。而在勃肯特统筹分配系统中，通过搭载自主研发的BeMotion运动控制器,将视觉实时获取的物料密度、多台机器人的抓取速度节拍、传送带实时速度等实际因素作为模型输入因子，采用卷积神经网络+决策树作为算法模型，通过大量训练样本进行无监督式学习，不断提升算法模型的准确度，终将任务准确合理地动态分配给多台机器人，实现了物料完整、有序地抓取和多台机器人合理较为有效地利用。浙江串并混联5轴机器人