Dieindustriële robot 3D-visiewanordelike grypstelsel bestaan hoofsaaklik uit industriële robotte, 3D-visiesensors, eindeffektore, beheerstelsels en sagteware. Die volgende is die konfigurasiepunte van elke deel:
Industriële robot
Laaivermoë: Die vragvermoë van die robot moet gekies word op grond van die gewig en grootte van die vasgegrypde voorwerp, sowel as die gewig van die eindeffektor. As dit byvoorbeeld nodig is om swaarvoertuigonderdele te gryp, moet die vragvermoë tiene kilogram of selfs hoër bereik; As jy klein elektroniese produkte gryp, sal die vrag dalk net 'n paar kilogram benodig.
Omvang van werk: Die omvang van werk moet die area kan dek waar die voorwerp geleë is wat gegryp moet word en die teikenarea vir plasing. In 'n grootskaalse pakhuis- en logistieke scenario,die robot se werkbereikmoet groot genoeg wees om elke hoek van die pakhuisrakke te bereik.
Herhalende posisionering akkuraatheid: Dit is van kardinale belang vir presiese greep. Robotte met hoë herhaalbaarheid-posisioneringsakkuraatheid (soos ± 0.05mm - ± 0.1mm) kan die akkuraatheid van elke gryp- en plaasaksie verseker, wat hulle geskik maak vir take soos die samestelling van presisiekomponente.
3D Visie Sensor
Akkuraatheid en resolusie: Akkuraatheid bepaal die akkuraatheid van die meting van die posisie en vorm van 'n voorwerp, terwyl resolusie die vermoë om voorwerpbesonderhede te herken, beïnvloed. Vir klein en ingewikkelde voorwerpe word hoë akkuraatheid en resolusie vereis. Byvoorbeeld, in die gryp van elektroniese skyfies, moet sensors in staat wees om akkuraat klein strukture soos die penne van die skyfie te onderskei.
Gesigveld en diepte van veld: Die gesigsveld moet inligting oor veelvuldige voorwerpe gelyktydig kan bekom, terwyl die diepte van veld moet verseker dat voorwerpe op verskillende afstande duidelik afgebeeld kan word. In logistieke sorteer-scenario's moet die gesigsveld alle pakkette op die vervoerband dek en voldoende velddiepte hê om pakkette van verskillende groottes en stapelhoogtes te hanteer.
Data-insamelingspoed: Die data-insamelingspoed moet vinnig genoeg wees om by die werksritme van die robot aan te pas. As die robot se bewegingspoed vinnig is, moet die visuele sensor data vinnig kan opdateer om te verseker dat die robot kan begryp op grond van die nuutste voorwerpposisie en status.
Eindeffektor
Grypmetode: Kies die toepaslike grypmetode gebaseer op die vorm, materiaal en oppervlakkenmerke van die voorwerp wat gegryp word. Byvoorbeeld, vir rigiede reghoekige voorwerpe kan grypers gebruik word om vas te gryp; Vir sagte voorwerpe kan vakuumsuigkoppies nodig wees om vas te gryp.
Aanpasbaarheid en buigsaamheid: Eindeffektore moet 'n sekere mate van aanpasbaarheid hê, in staat wees om aan te pas by veranderinge in voorwerpgrootte en posisionele afwykings. Sommige grypers met elastiese vingers kan byvoorbeeld outomaties die klemkrag en gryphoek binne 'n sekere reeks aanpas.
Sterkte en duursaamheid: Oorweeg die sterkte en duursaamheid daarvan in langtermyn en gereelde grypoperasies. In moeilike omgewings soos metaalverwerking moet eindeffektors voldoende sterkte, slytasieweerstand, korrosiebestandheid en ander eienskappe hê.
Beheerstelsel
Verenigbaarheid: Die beheerstelsel moet goed versoenbaar wees met industriële robotte,3D visie sensors,eindeffektore en ander toestelle om stabiele kommunikasie en samewerkende werk tussen hulle te verseker.
Intydse werkverrigting en reaksiespoed: Dit is nodig om visuele sensordata intyds te kan verwerk en vinnig beheerinstruksies aan die robot uit te reik. Op hoëspoed outomatiese produksielyne beïnvloed die reaksiespoed van die beheerstelsel produksiedoeltreffendheid direk.
Skaalbaarheid en programmeerbaarheid: Dit moet 'n sekere mate van skaalbaarheid hê om die toevoeging van nuwe kenmerke of toestelle in die toekoms te vergemaklik. Intussen laat goeie programmeerbaarheid gebruikers toe om buigsaam te programmeer en parameters aan te pas volgens verskillende gryptake.
Sagteware
Visuele verwerkingsalgoritme: Die visuele verwerkingsalgoritme in die sagteware moet akkuraat kan verwerk3D visuele data, insluitend funksies soos objekherkenning, lokalisering en poseberaming. Byvoorbeeld, die gebruik van diep leeralgoritmes om die herkenningskoers van onreëlmatige gevormde voorwerpe te verbeter.
Padbeplanningsfunksie: Dit kan 'n redelike bewegingspad vir die robot beplan, botsings vermy en grypdoeltreffendheid verbeter. In komplekse werksomgewings moet sagteware die ligging van omliggende hindernisse oorweeg en die robot se gryp- en plasingspaaie optimaliseer.
Gebruikerskoppelvlakvriendelikheid: gerieflik vir operateurs om parameters, programtake en monitor te stel. 'n Intuïtiewe en maklik-om-te gebruik sagteware-koppelvlak kan die opleidingskoste en werksprobleme vir operateurs verminder.
Postyd: 25 Desember 2024
