Theteollisuusrobotti 3D-näkemysepäjärjestynyt tartuntajärjestelmä koostuu pääasiassa teollisuusroboteista, 3D-näköantureista, päätetehosteista, ohjausjärjestelmistä ja ohjelmistoista. Seuraavat ovat kunkin osan konfigurointipisteet:
Teollisuusrobotti
Kantavuus: Robotin kantavuus tulee valita tarttuvan kohteen painon ja koon sekä päätetehostimen painon perusteella. Jos esimerkiksi on tarttua raskaan ajoneuvon osiin, kantavuuden tulee olla kymmeniä kiloja tai jopa enemmän; Pieniä elektroniikkatuotteita otettaessa kuorma voi vaatia vain muutaman kilon.
Työn laajuus: Työn laajuuden tulee kattaa alue, jossa tartuttava esine sijaitsee, ja sijoituksen kohdealue. Laajamittaisessa varastointi- ja logistiikkaskenaariossarobotin toiminta-aluesen tulee olla riittävän suuri, jotta se ulottuu varaston hyllyjen jokaiseen nurkkaan.
Toistuva paikannustarkkuus: Tämä on ratkaisevan tärkeää tarkan ottamisen kannalta. Robotit, joilla on korkea toistettavuuden paikannustarkkuus (kuten ± 0,05 mm - ± 0,1 mm), voivat varmistaa jokaisen tarttumis- ja sijoittelutoiminnon tarkkuuden, mikä tekee niistä sopivia tehtäviin, kuten tarkkuuskomponenttien kokoamiseen.
3D Vision Sensori
Tarkkuus ja resoluutio: Tarkkuus määrittää kohteen sijainnin ja muodon mittaustarkkuuden, kun taas resoluutio vaikuttaa kykyyn tunnistaa kohteen yksityiskohdat. Pienet ja monimutkaiset muotoiset esineet vaativat suurta tarkkuutta ja resoluutiota. Esimerkiksi elektronisten sirujen tarttumisessa antureiden on pystyttävä erottamaan tarkasti pienet rakenteet, kuten sirun nastat.
Näkökenttä ja syväterävyys: Näkökentän pitäisi pystyä saamaan tietoa useista kohteista kerralla, kun taas syväterävyyden tulisi varmistaa, että eri etäisyyksillä olevat kohteet voidaan kuvata selkeästi. Logistisissa lajitteluskenaarioissa näkökentän tulee kattaa kaikki kuljetinhihnalla olevat pakkaukset ja sillä on oltava riittävä syväterävyys erikokoisten ja pinoamiskorkeuksien käsittelyyn.
Tiedonkeruunopeus: Tiedonkeruunopeuden tulee olla riittävän nopea mukautuakseen robotin työrytmiin. Jos robotin liikenopeus on nopea, visuaalisen anturin on pystyttävä päivittämään tiedot nopeasti varmistaakseen, että robotti voi tarttua kohteen viimeisimmän sijainnin ja tilan perusteella.
Loppuefektori
Tartuntatapa: Valitse sopiva tartuntamenetelmä tarttuvan kohteen muodon, materiaalin ja pinnan ominaisuuksien perusteella. Esimerkiksi jäykille suorakaiteen muotoisille esineille voidaan käyttää tarttujia; Pehmeille esineille saatetaan tarvita imukuppeja tarttumista varten.
Sopeutuvuus ja joustavuus: Päätetehosteilla tulee olla tietty sopeutumiskyky, ja ne pystyvät mukautumaan kohteen koon ja sijaintipoikkeamien muutoksiin. Esimerkiksi jotkin joustavilla sormilla varustetut tarttujat voivat säätää automaattisesti puristusvoimaa ja tartuntakulmaa tietyllä alueella.
Lujuus ja kestävyys: Ota huomioon sen lujuus ja kestävyys pitkäaikaisissa ja toistuvissa tartuntatöissä. Ankarissa ympäristöissä, kuten metallinkäsittelyssä, päätetehosteilla on oltava riittävä lujuus, kulutuskestävyys, korroosionkestävyys ja muut ominaisuudet.
Ohjausjärjestelmä
Yhteensopivuus: Ohjausjärjestelmän tulee olla hyvin yhteensopiva teollisuusrobottien kanssa,3D-näköanturit,lopputehostimet ja muut laitteet vakaan viestinnän ja yhteistyön varmistamiseksi niiden välillä.
Reaaliaikainen suorituskyky ja vastenopeus: On välttämätöntä pystyä käsittelemään visuaalista anturidataa reaaliajassa ja antamaan nopeasti ohjauskäskyjä robotille. Nopeilla automatisoiduilla tuotantolinjoilla ohjausjärjestelmän vastenopeus vaikuttaa suoraan tuotannon tehokkuuteen.
Skaalautuvuus ja ohjelmoitavuus: Sillä pitäisi olla tietty skaalautuvuus uusien ominaisuuksien tai laitteiden lisäämisen helpottamiseksi tulevaisuudessa. Samaan aikaan hyvän ohjelmoitavuuden ansiosta käyttäjät voivat joustavasti ohjelmoida ja säätää parametreja erilaisten tartuntatehtävien mukaan.
Ohjelmisto
Visuaalinen käsittelyalgoritmi: Ohjelmiston visuaalisen käsittelyalgoritmin pitäisi pystyä käsittelemään tarkasti3D visuaalinen data, mukaan lukien toiminnot, kuten kohteen tunnistus, lokalisointi ja asennon estimointi. Esimerkiksi syväoppimisalgoritmien käyttö parantamaan epäsäännöllisen muotoisten objektien tunnistusnopeutta.
Reitin suunnittelutoiminto: Se voi suunnitella järkevän liikeradan robotille, välttää törmäyksiä ja parantaa tarttumistehokkuutta. Monimutkaisissa työympäristöissä ohjelmiston on otettava huomioon ympäröivien esteiden sijainti ja optimoitava robotin tarttumis- ja sijoituspolut.
Käyttöliittymäystävällisyys: käyttäjät voivat helposti asettaa parametreja, ohjelmoida tehtäviä ja valvoa. Intuitiivinen ja helppokäyttöinen ohjelmistokäyttöliittymä voi vähentää käyttäjien koulutuskustannuksia ja työskentelyvaikeuksia.
Postitusaika: 25.12.2024
