Распознавание робототехники разработала меньше, более экономически эффективной роботизированной системы наведения на основе предыдущих требований к продукту для крупных автомобильных OEM. Согласно отчету о проектировании систем Vision, робототехника признания запустила программу наведения робота робэйе в 2012. Система использует промышленную камеру, подключенную к роботизированной руке для захвата части изображения для руководства правильное расположение частей робота и иметь независимый промышленный компьютер для обработки изображения и общаться с роботом контроллера. В последнее время клиенту автомобиля необходимо занимать меньшее занимаемое пространство, более низкие затраты, а также настраивать и эксплуатировать более простые системы. Опознавание Robotics после этого сотрудничало с ADLINK для того чтобы начать улучшенную версию робэйе робэйе все-в-одном (райо), который обеспечивает визуально руководство для роботизированной рукоятки используемой для того чтобы извлечь панель тела от стойки и поместить ее на корабле. Райо оснащен ADLINK Неон-1020 смарт-камеры. Камера использует AMS датчики Бельгии (CMOS) 2 000 000-элемент кмв2000 CMOS датчик изображения, размер элемента чертежа до 5,5 микрон, частота кадров до FPS. ADLINK промышленная смарт-Камера несет Intel (Intel) Atom 4 Core процессор е3845 1.91 ГГц, 1 FPGA сопроцессора для поддержки Windows или Linux операционных систем. ADLINK говорит, что эта архитектура снижает след робэйе продуктов и обеспечивает IP67-класса самодостаточным распознавания зрения и систем наведения. ADLINK говорит райо является легким решением, которое может быть непосредственно смонтированы на машине руку и, потому что это автономная система, может быть удаленно подключен райо и роботизированных контроллеров для физического обучения, установки и исполнения. С этой возможностью, множественные блоки райо можно запрограммировать и контролировать дистанционно на сети места изготавливания. Райо также использует распознавание робототехники визуальные алгоритмы, которые обрабатывают изображения в пути, аналогичном человеческой зрительной коры. Система может распознать детали из одного 2D изображения и передать информацию о позиции X, Y, Z, RX, RZ и координаты детали в архитектуру пользователя Robot. С помощью этих данных робот может компенсировать данные в текущем положении детали и обновить запрограммированный путь. Распознавание робототехники, Исполнительный Саймон Меликян, сказал, что алгоритмы были разработаны на основе способности человека воспринимать объекты.
