机器人的核心不仅仅在于软件，硬件也同样重要。了解和学习不同的传感器、执行器（如电机和伺服器）、处理器等硬件组件是必须的。这涉及到机电一体化知识，包括电路设计、嵌入式系统开发等。
进行硬件学习时，动手实践尤为重要。可以尝试组装一些简单的机器人套件，如Arduino和Raspberry Pi平台，通过实际操作来加深对硬件组件功能和工作机制的理解。

控制理论是机器人工程的核心之一，它涉及到如何使机器人按照预定的轨迹或方式运动。机器学习和人工智能算法则是使机器人具备自主决策能力的关键。这要求你不仅要学习传统的控制理论，如PID控制，还要熟悉现代的算法，包括但不限于强化学习、神经网络等。通过参加专业课程和项目，你可以学习到如何将这些理论和算法应用到实际的机器人设计和开发中。Kaggle和GitHub等平台上的开源项目能为你提供学习和应用这些算法的机会。

用于分选食品原料或成品，如将大小不同的水果（苹果、橙子等）分类，挑出有病虫害或表面损伤的果实；在坚果加工中，将形状完整、色泽良好的坚果与破碎或变质的坚果分开；对谷物进行杂质去除和按颗粒大小分级等。

在矿石分选方面，可以根据矿石的颜色、光泽、纹理等特征，将不同种类的矿石（如铜矿石、铁矿石等）分离，提高矿石的品位。在建材领域，对建筑石料进行尺寸分级和质量筛选，挑出有裂缝或不符合规格的石料。

对电子零件（如芯片、电阻、电容等）进行外观检测和分类。可以筛选出尺寸不合格、引脚损坏或表面有划痕的零件，保证产品质量的一致性，提高电子产品的生产效率和可靠性。

用于塑料制品的质量控制，如将注塑成型的产品按尺寸精度、外观质量分类，剔除有飞边、气泡等缺陷的产品；在橡胶制品中，挑选出颜色均匀、表面光滑的合格产品，对不合格产品进行回收处理。