કાર ઉત્પાદન લાઇન પર, "આંખો" થી સજ્જ ઘણા રોબોટિક આર્મ્સ સ્ટેન્ડબાય પર છે.

એક કાર જેણે હમણાં જ તેનું પેઇન્ટ જોબ પૂરું કર્યું છે તે વર્કશોપમાં જાય છે. પરીક્ષણ, પોલિશિંગ, પોલિશિંગ... રોબોટિક હાથની આગળ અને પાછળની હિલચાલ વચ્ચે, પેઇન્ટ બોડી સરળ અને તેજસ્વી બને છે, આ બધું પ્રોગ્રામ સેટિંગ્સ હેઠળ આપમેળે પૂર્ણ થાય છે.

રોબોટ્સની "આંખો" તરીકે,રોબોટ સંસ્કરણરોબોટ ઇન્ટેલિજન્સના સ્તરને સુધારવા માટેના મુખ્ય પરિબળોમાંનું એક છે, જે રોબોટ્સમાં ઔદ્યોગિક ઓટોમેશનની અનુભૂતિને મોટા પ્રમાણમાં પ્રોત્સાહન આપશે.

ઔદ્યોગિક રોબોટ્સના માર્ગને વિસ્તૃત કરવા માટે આંખ તરીકે રોબોટ સંસ્કરણનો ઉપયોગ કરવો

રોબોટ વર્ઝન એ કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાની ઝડપથી વિકસતી શાખા છે. નામ સૂચવે છે તેમ, માપન અને નિર્ણય માટે માનવ આંખોને બદલે મશીનોનો ઉપયોગ કરવાથી ઉત્પાદનની ઓટોમેશન અને બુદ્ધિમત્તામાં નોંધપાત્ર સુધારો થઈ શકે છે, આખરે ઉત્પાદન કાર્યક્ષમતામાં સુધારો થઈ શકે છે.

રોબોટ વર્ઝનનો ઉદ્ભવ વિદેશથી થયો હતો અને 1990ના દાયકામાં ચીનમાં રજૂ કરવામાં આવ્યો હતો. ઇલેક્ટ્રોનિક અને સેમિકન્ડક્ટર ટેક્નોલોજીના ઝડપી વિકાસ સાથે, રોબોટ સંસ્કરણ ચીનમાં તેના એપ્લિકેશન ક્ષેત્રોને સતત વિસ્તરી રહ્યું છે.

21મી સદીમાં પ્રવેશ્યા ત્યારથી, સ્થાનિક સાહસોએ ધીમે ધીમે તેમના સ્વતંત્ર સંશોધન અને વિકાસમાં વધારો કર્યો છે, જેણે રોબોટ સંસ્કરણ સાહસોના જૂથને જન્મ આપ્યો છે. સંબંધિત માહિતી અનુસાર, ચાઇના હાલમાં ક્ષેત્રમાં ત્રીજા સૌથી મોટા એપ્લિકેશન બજાર છેરોબોટ સંસ્કરણયુનાઇટેડ સ્ટેટ્સ અને જાપાન પછી, 2023 માં લગભગ 30 બિલિયન યુઆનની અપેક્ષિત વેચાણ આવક સાથે. ચીન ધીમે ધીમે રોબોટ સંસ્કરણના વિકાસ માટે વિશ્વના સૌથી સક્રિય પ્રદેશોમાંનું એક બની રહ્યું છે.

લોકો ઘણીવાર ફિલ્મોમાંથી રોબોટ્સ વિશે શીખે છે. વાસ્તવમાં, રોબોટ્સ માટે માનવ ક્ષમતાઓની સંપૂર્ણ નકલ કરવી મુશ્કેલ છે, અને સંશોધન અને વિકાસ કર્મચારીઓના પ્રયત્નોની દિશા ફિલ્મોમાં વર્ણવ્યા મુજબ માનવશાસ્ત્ર નથી, પરંતુ ચોક્કસ કાર્યો માટે સંબંધિત પરિમાણોમાં સતત સુધારણા છે.

ઉદાહરણ તરીકે, રોબોટ્સ માનવ ગ્રહણ અને ઉપાડવાના કાર્યોની નકલ કરી શકે છે. આ એપ્લિકેશન દૃશ્યમાં, એન્જિનિયરિંગ ડિઝાઇનરો માનવ હાથ અને કાંડાની લવચીકતાને સંપૂર્ણ રીતે પ્રતિકૃતિ કર્યા વિના, માનવ હાથના સંવેદનશીલ સ્પર્શની નકલ કરવાનો પ્રયાસ છોડીને, માત્ર રોબોટની પકડવાની ચોકસાઈ અને લોડ ક્ષમતામાં સતત સુધારો કરશે.

રોબોટ વિઝન પણ આ પેટર્નને અનુસરે છે.

રોબોટ સંસ્કરણ ઘણા એપ્લિકેશન દૃશ્યો અને કાર્યો પર લાગુ કરી શકાય છે, જેમ કે QR કોડ વાંચવા, ઘટકોની એસેમ્બલી સ્થિતિ નક્કી કરવી વગેરે. આ કાર્યો માટે, R&D કર્મચારીઓ રોબોટ સંસ્કરણની ઓળખની ચોકસાઈ અને ઝડપને સુધારવાનું ચાલુ રાખશે.

રોબોટ સંસ્કરણઓટોમેશન સાધનો અને રોબોટ્સનું મુખ્ય ઘટક છે, અને ઓટોમેશન સાધનોને બુદ્ધિશાળી સાધનોમાં અપગ્રેડ કરતી વખતે તે મુખ્ય ઘટક છે. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, જ્યારે ઉપકરણ ફક્ત સાદા મેન્યુઅલ લેબર માટે રિપ્લેસમેન્ટ છે, ત્યારે રોબોટ સંસ્કરણની માંગ મજબૂત નથી. જ્યારે જટિલ માનવ શ્રમને બદલવા માટે ઓટોમેશન સાધનોની આવશ્યકતા હોય છે, ત્યારે સાધનસામગ્રી માટે દ્રષ્ટિની દ્રષ્ટિએ માનવ દ્રશ્ય કાર્યોની આંશિક નકલ કરવી જરૂરી છે.