দশিল্প রোবট 3D দৃষ্টিবিশৃঙ্খল গ্রাসিং সিস্টেমে প্রধানত ইন্ডাস্ট্রিয়াল রোবট, থ্রিডি ভিশন সেন্সর, এন্ড ইফেক্টর, কন্ট্রোল সিস্টেম এবং সফটওয়্যার থাকে। নিম্নলিখিত প্রতিটি অংশের কনফিগারেশন পয়েন্ট:
শিল্প রোবট
লোড ক্ষমতা: রোবটের লোড ক্ষমতা আঁকড়ে ধরা বস্তুর ওজন এবং আকারের পাশাপাশি শেষ প্রভাবকের ওজনের উপর ভিত্তি করে নির্বাচন করা উচিত। উদাহরণস্বরূপ, যদি ভারী যানবাহনের অংশগুলি দখল করার প্রয়োজন হয়, লোড ক্ষমতা দশ কিলোগ্রাম বা তারও বেশি পৌঁছাতে হবে; ছোট ইলেকট্রনিক পণ্য দখল করা হলে, লোড শুধুমাত্র কয়েক কিলোগ্রাম প্রয়োজন হতে পারে.
কাজের ব্যাপ্তি: কাজের পরিধিটি সেই জায়গাটি কভার করতে সক্ষম হওয়া উচিত যেখানে বস্তুটি আঁকড়ে ধরা হবে এবং বসানোর লক্ষ্যবস্তু এলাকা। একটি বৃহৎ আকারের গুদামজাতকরণ এবং সরবরাহের পরিস্থিতিতে,রোবটের কাজের পরিসীমাগুদামের তাকগুলির প্রতিটি কোণে পৌঁছানোর জন্য যথেষ্ট বড় হওয়া উচিত।
পুনরাবৃত্তিমূলক অবস্থান নির্ভুলতা: এটি সুনির্দিষ্ট উপলব্ধির জন্য গুরুত্বপূর্ণ। উচ্চ পুনরাবৃত্তিযোগ্য অবস্থান নির্ভুলতা সহ রোবটগুলি (যেমন ± 0.05 মিমি - ± 0.1 মিমি) প্রতিটি আঁকড়ে ধরা এবং স্থাপনের অ্যাকশনের নির্ভুলতা নিশ্চিত করতে পারে, তাদের যথার্থ উপাদান একত্রিত করার মতো কাজের জন্য উপযুক্ত করে তোলে।
3D ভিশন সেন্সর
নির্ভুলতা এবং রেজোলিউশন: নির্ভুলতা একটি বস্তুর অবস্থান এবং আকৃতি পরিমাপের নির্ভুলতা নির্ধারণ করে, যখন রেজোলিউশন বস্তুর বিবরণ সনাক্ত করার ক্ষমতাকে প্রভাবিত করে। ছোট এবং জটিল আকৃতির বস্তুর জন্য, উচ্চ নির্ভুলতা এবং রেজোলিউশন প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, ইলেকট্রনিক চিপ দখল করার ক্ষেত্রে, সেন্সরগুলিকে চিপের পিনের মতো ছোট কাঠামোকে সঠিকভাবে আলাদা করতে সক্ষম হতে হবে।
ফিল্ড অফ ভিউ এবং ডেপথ অফ ফিল্ড: ভিউ অফ ফিল্ড এক সাথে একাধিক অবজেক্ট সম্পর্কে তথ্য পেতে সক্ষম হওয়া উচিত, যখন ফিল্ডের গভীরতা নিশ্চিত করা উচিত যে বিভিন্ন দূরত্বের বস্তুগুলি পরিষ্কারভাবে চিত্রিত করা যায়। লজিস্টিক বাছাই করার পরিস্থিতিতে, দৃশ্যের ক্ষেত্রটি পরিবাহক বেল্টের সমস্ত প্যাকেজগুলিকে কভার করতে হবে এবং বিভিন্ন আকার এবং স্ট্যাকিং উচ্চতার প্যাকেজগুলি পরিচালনা করার জন্য যথেষ্ট গভীরতা থাকতে হবে৷
ডেটা সংগ্রহের গতি: রোবটের কাজের ছন্দের সাথে মানিয়ে নেওয়ার জন্য ডেটা সংগ্রহের গতি যথেষ্ট দ্রুত হওয়া উচিত। যদি রোবটের চলাচলের গতি দ্রুত হয়, তাহলে ভিজ্যুয়াল সেন্সরকে দ্রুত ডেটা আপডেট করতে সক্ষম হতে হবে যাতে রোবট সর্বশেষ বস্তুর অবস্থান এবং স্থিতির উপর ভিত্তি করে উপলব্ধি করতে পারে।
এন্ড ইফেক্টর
আঁকড়ে ধরার পদ্ধতি: আঁকড়ে ধরা বস্তুর আকৃতি, উপাদান এবং পৃষ্ঠের বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে উপযুক্ত আঁকড়ে ধরার পদ্ধতি বেছে নিন। উদাহরণস্বরূপ, কঠোর আয়তক্ষেত্রাকার বস্তুর জন্য, গ্রিপারগুলি আঁকড়ে ধরার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে; নরম বস্তুর জন্য, গ্রিপ করার জন্য ভ্যাকুয়াম সাকশন কাপের প্রয়োজন হতে পারে।
অভিযোজনযোগ্যতা এবং নমনীয়তা: শেষ প্রভাবকের একটি নির্দিষ্ট মাত্রার অভিযোজনযোগ্যতা থাকা উচিত, বস্তুর আকার এবং অবস্থানগত বিচ্যুতির পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে সক্ষম। উদাহরণস্বরূপ, ইলাস্টিক আঙ্গুল সহ কিছু গ্রিপার স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি নির্দিষ্ট সীমার মধ্যে ক্ল্যাম্পিং বল এবং গ্রিপিং কোণকে সামঞ্জস্য করতে পারে।
শক্তি এবং স্থায়িত্ব: দীর্ঘমেয়াদী এবং ঘন ঘন গ্রিপিং অপারেশনগুলিতে এর শক্তি এবং স্থায়িত্ব বিবেচনা করুন। ধাতু প্রক্রিয়াকরণের মতো কঠোর পরিবেশে, শেষ প্রভাবকদের পর্যাপ্ত শক্তি, পরিধান প্রতিরোধ, জারা প্রতিরোধ এবং অন্যান্য বৈশিষ্ট্য থাকতে হবে।
নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা
সামঞ্জস্যতা: নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থাটি শিল্প রোবটের সাথে ভালভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ হওয়া উচিত,3D দৃষ্টি সেন্সর,এন্ড ইফেক্টর এবং অন্যান্য ডিভাইস তাদের মধ্যে স্থিতিশীল যোগাযোগ এবং সহযোগিতামূলক কাজ নিশ্চিত করতে।
রিয়েল টাইম পারফরম্যান্স এবং রেসপন্স স্পিড: রিয়েল টাইমে ভিজ্যুয়াল সেন্সর ডেটা প্রসেস করতে এবং রোবটকে দ্রুত কন্ট্রোল নির্দেশনা জারি করতে সক্ষম হওয়া প্রয়োজন। উচ্চ-গতির স্বয়ংক্রিয় উত্পাদন লাইনে, নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার প্রতিক্রিয়া গতি সরাসরি উত্পাদন দক্ষতাকে প্রভাবিত করে।
স্কেলেবিলিটি এবং প্রোগ্রামেবিলিটি: ভবিষ্যতে নতুন বৈশিষ্ট্য বা ডিভাইস যোগ করার সুবিধার্থে এটির একটি নির্দিষ্ট মাত্রার মাপযোগ্যতা থাকা উচিত। এদিকে, ভাল প্রোগ্রামেবিলিটি ব্যবহারকারীদের নমনীয়ভাবে প্রোগ্রাম করতে এবং বিভিন্ন গ্রাসিং কাজ অনুযায়ী পরামিতি সামঞ্জস্য করতে দেয়।
সফটওয়্যার
ভিজ্যুয়াল প্রসেসিং অ্যালগরিদম: সফ্টওয়্যারের ভিজ্যুয়াল প্রসেসিং অ্যালগরিদমটি সঠিকভাবে প্রক্রিয়া করতে সক্ষম হওয়া উচিত3D ভিজ্যুয়াল ডেটা, অবজেক্ট রিকগনিশন, লোকালাইজেশন, এবং পোজ অনুমানের মতো ফাংশন সহ। উদাহরণস্বরূপ, অনিয়মিত আকারের বস্তুর স্বীকৃতির হার উন্নত করতে গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদম ব্যবহার করা।
পথ পরিকল্পনা ফাংশন: এটি রোবটের জন্য একটি যুক্তিসঙ্গত গতি পথ পরিকল্পনা করতে পারে, সংঘর্ষ এড়াতে পারে এবং উপলব্ধি দক্ষতা উন্নত করতে পারে। জটিল কাজের পরিবেশে, সফ্টওয়্যারকে আশেপাশের প্রতিবন্ধকতার অবস্থান বিবেচনা করতে হবে এবং রোবটের আঁকড়ে ধরা এবং স্থাপনের পথগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে হবে।
ইউজার ইন্টারফেস বন্ধুত্ব: অপারেটরদের প্যারামিটার, প্রোগ্রামের কাজ এবং মনিটর সেট করতে সুবিধাজনক। একটি স্বজ্ঞাত এবং সহজেই ব্যবহারযোগ্য সফ্টওয়্যার ইন্টারফেস অপারেটরদের প্রশিক্ষণের খরচ এবং কাজের অসুবিধা কমাতে পারে।
পোস্টের সময়: ডিসেম্বর-25-2024
