Theindustrijski robot 3D vizijaneuređeni sistem hvatanja uglavnom se sastoji od industrijskih robota, 3D senzora vida, krajnjih efektora, kontrolnih sistema i softvera. Slijede konfiguracijske točke svakog dijela:
Industrijski robot
Nosivost: Nosivost robota treba odabrati na osnovu težine i veličine zahvaćenog predmeta, kao i težine krajnjeg efektora. Na primjer, ako je potrebno uhvatiti teške dijelove vozila, nosivost treba doseći desetine kilograma ili čak i više; Ako hvatate male elektronske proizvode, opterećenje može zahtijevati samo nekoliko kilograma.
Obim posla: Obim posla treba da bude u mogućnosti da pokrije područje na kojem se nalazi predmet koji se treba uhvatiti i ciljno područje za postavljanje. U velikom scenariju skladištenja i logistike,radni domet robotatrebao bi biti dovoljno velik da dopre do svakog kuta skladišnih polica.
Ponavljajuća tačnost pozicioniranja: Ovo je ključno za precizno hvatanje. Roboti sa visokom ponovljivom preciznošću pozicioniranja (kao što je ± 0,05 mm - ± 0,1 mm) mogu osigurati tačnost svake akcije hvatanja i postavljanja, što ih čini pogodnim za zadatke kao što je sastavljanje preciznih komponenti.
3D senzor vida
Preciznost i rezolucija: Preciznost određuje tačnost merenja položaja i oblika objekta, dok rezolucija utiče na sposobnost prepoznavanja detalja objekta. Za male i složene objekte potrebne su visoke preciznosti i rezolucije. Na primjer, prilikom hvatanja elektronskih čipova, senzori moraju biti u stanju precizno razlikovati male strukture kao što su igle na čipu.
Vidno polje i dubina polja: Vidno polje treba da bude u mogućnosti da dobije informacije o više objekata odjednom, dok dubina polja treba da obezbedi da se objekti na različitim udaljenostima mogu jasno prikazati. U scenarijima logističkog sortiranja, vidno polje treba da pokrije sve pakete na transportnoj traci i da ima dovoljnu dubinu polja za rukovanje paketima različitih veličina i visina slaganja.
Brzina prikupljanja podataka: Brzina prikupljanja podataka treba biti dovoljno brza da se prilagodi radnom ritmu robota. Ako je brzina kretanja robota velika, vizualni senzor mora biti u stanju brzo ažurirati podatke kako bi osigurao da robot može shvatiti na osnovu najnovijeg položaja i statusa objekta.
Kraj efektor
Metoda hvatanja: Odaberite odgovarajuću metodu hvatanja na osnovu oblika, materijala i karakteristika površine predmeta koji se hvata. Na primjer, za krute pravokutne predmete, hvataljke se mogu koristiti za hvatanje; Za meke predmete mogu biti potrebne vakuumske usisne čašice za hvatanje.
Prilagodljivost i fleksibilnost: Krajnji efektori treba da imaju određeni stepen prilagodljivosti, sposobni da se prilagode promenama veličine objekta i pozicionim devijacijama. Na primjer, neke hvataljke s elastičnim prstima mogu automatski podesiti silu stezanja i ugao hvatanja unutar određenog raspona.
Snaga i izdržljivost: Uzmite u obzir njegovu snagu i izdržljivost u dugotrajnim i čestim operacijama hvatanja. U teškim okruženjima kao što je obrada metala, krajnji efektori moraju imati dovoljnu čvrstoću, otpornost na habanje, otpornost na koroziju i druga svojstva.
Kontrolni sistem
Kompatibilnost: Kontrolni sistem treba da bude dobro kompatibilan sa industrijskim robotima,3D senzori vida,krajnji efektori i drugi uređaji koji osiguravaju stabilnu komunikaciju i kolaborativni rad između njih.
Performanse u realnom vremenu i brzina odziva: Neophodno je biti u stanju obraditi podatke vizualnog senzora u realnom vremenu i brzo izdati kontrolne upute robotu. Na automatizovanim proizvodnim linijama velike brzine, brzina odziva kontrolnog sistema direktno utiče na efikasnost proizvodnje.
Skalabilnost i programibilnost: Trebalo bi da ima određeni stepen skalabilnosti kako bi se olakšalo dodavanje novih funkcija ili uređaja u budućnosti. U međuvremenu, dobra programabilnost omogućava korisnicima da fleksibilno programiraju i prilagođavaju parametre prema različitim zadacima hvatanja.
Softver
Algoritam vizuelne obrade: Algoritam vizuelne obrade u softveru treba da bude u stanju da precizno obrađuje3D vizuelni podaci, uključujući funkcije kao što su prepoznavanje objekata, lokalizacija i procjena položaja. Na primjer, korištenje algoritama dubokog učenja za poboljšanje stope prepoznavanja objekata nepravilnog oblika.
Funkcija planiranja putanje: Može planirati razumnu putanju kretanja za robota, izbjeći sudare i poboljšati efikasnost hvatanja. U složenim radnim okruženjima, softver treba da uzme u obzir lokaciju okolnih prepreka i optimizuje putanje hvatanja i postavljanja robota.
Lakoća korisničkog interfejsa: pogodna za operatere da postavljaju parametre, programiraju zadatke i nadgledaju. Intuitivno i jednostavno za korištenje softversko sučelje može smanjiti troškove obuke i poteškoće u radu za operatere.
Vrijeme objave: 25.12.2024
