औद्योगिक रोबोट 3डी विज़नअव्यवस्थित लोभी प्रणाली में मुख्य रूप से औद्योगिक रोबोट, 3डी विज़न सेंसर, अंतिम प्रभावकारक, नियंत्रण प्रणाली और सॉफ्टवेयर शामिल हैं। प्रत्येक भाग के कॉन्फ़िगरेशन बिंदु निम्नलिखित हैं:
औद्योगिक रोबोट
भार क्षमता: रोबोट की भार क्षमता का चयन पकड़ी गई वस्तु के वजन और आकार के साथ-साथ अंतिम प्रभावक के वजन के आधार पर किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, यदि भारी वाहन के हिस्सों को पकड़ना आवश्यक है, तो भार क्षमता को दसियों किलोग्राम या उससे भी अधिक तक पहुंचने की आवश्यकता है; यदि छोटे इलेक्ट्रॉनिक उत्पाद खरीदते हैं, तो भार के लिए केवल कुछ किलोग्राम की आवश्यकता हो सकती है।
कार्य का दायरा: कार्य का दायरा उस क्षेत्र को कवर करने में सक्षम होना चाहिए जहां पकड़ी जाने वाली वस्तु स्थित है और प्लेसमेंट के लिए लक्षित क्षेत्र। बड़े पैमाने पर भंडारण और रसद परिदृश्य में,रोबोट की कार्य सीमागोदाम की अलमारियों के हर कोने तक पहुंचने के लिए पर्याप्त बड़ा होना चाहिए।
दोहराव वाली स्थिति सटीकता: सटीक पकड़ के लिए यह महत्वपूर्ण है। उच्च पुनरावृत्ति स्थिति सटीकता (जैसे ± 0.05 मिमी - ± 0.1 मिमी) वाले रोबोट प्रत्येक पकड़ने और रखने की क्रिया की सटीकता सुनिश्चित कर सकते हैं, जो उन्हें सटीक घटकों को इकट्ठा करने जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त बनाता है।
3डी विजन सेंसर
सटीकता और रिज़ॉल्यूशन: सटीकता किसी वस्तु की स्थिति और आकार को मापने की सटीकता निर्धारित करती है, जबकि रिज़ॉल्यूशन वस्तु के विवरण को पहचानने की क्षमता को प्रभावित करता है। छोटी और जटिल आकार की वस्तुओं के लिए, उच्च परिशुद्धता और रिज़ॉल्यूशन की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, इलेक्ट्रॉनिक चिप्स को पकड़ने में, सेंसर को चिप के पिन जैसी छोटी संरचनाओं को सटीक रूप से अलग करने में सक्षम होना चाहिए।
दृश्य क्षेत्र और क्षेत्र की गहराई: दृश्य क्षेत्र को एक साथ कई वस्तुओं के बारे में जानकारी प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए, जबकि क्षेत्र की गहराई को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि विभिन्न दूरी पर वस्तुओं की स्पष्ट रूप से छवि बनाई जा सके। लॉजिस्टिक्स सॉर्टिंग परिदृश्यों में, दृश्य क्षेत्र को कन्वेयर बेल्ट पर सभी पैकेजों को कवर करने की आवश्यकता होती है और विभिन्न आकारों और स्टैकिंग ऊंचाइयों के पैकेजों को संभालने के लिए क्षेत्र की पर्याप्त गहराई होनी चाहिए।
डेटा संग्रह की गति: डेटा संग्रह की गति रोबोट की कार्य लय के अनुकूल होने के लिए पर्याप्त तेज़ होनी चाहिए। यदि रोबोट की गति तेज है, तो दृश्य सेंसर को डेटा को तुरंत अपडेट करने में सक्षम होना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि रोबोट नवीनतम वस्तु स्थिति और स्थिति के आधार पर समझ सके।
अंत प्रभावकारक
पकड़ने की विधि: पकड़ी जाने वाली वस्तु के आकार, सामग्री और सतह की विशेषताओं के आधार पर उपयुक्त पकड़ने की विधि चुनें। उदाहरण के लिए, कठोर आयताकार वस्तुओं को पकड़ने के लिए ग्रिपर का उपयोग किया जा सकता है; नरम वस्तुओं को पकड़ने के लिए वैक्यूम सक्शन कप की आवश्यकता हो सकती है।
अनुकूलनशीलता और लचीलापन: अंतिम प्रभावकों में एक निश्चित डिग्री की अनुकूलनशीलता होनी चाहिए, जो वस्तु के आकार और स्थितिगत विचलन में परिवर्तन के अनुकूल होने में सक्षम हो। उदाहरण के लिए, लोचदार उंगलियों वाले कुछ ग्रिपर एक निश्चित सीमा के भीतर क्लैंपिंग बल और ग्रिपिंग कोण को स्वचालित रूप से समायोजित कर सकते हैं।
ताकत और स्थायित्व: दीर्घकालिक और बार-बार पकड़ने वाले संचालन में इसकी ताकत और स्थायित्व पर विचार करें। धातु प्रसंस्करण जैसे कठोर वातावरण में, अंतिम प्रभावकों में पर्याप्त ताकत, पहनने के प्रतिरोध, संक्षारण प्रतिरोध और अन्य गुणों की आवश्यकता होती है।
नियंत्रण प्रणाली
अनुकूलता: नियंत्रण प्रणाली औद्योगिक रोबोटों के साथ अच्छी तरह से संगत होनी चाहिए,3डी विज़न सेंसर,उनके बीच स्थिर संचार और सहयोगात्मक कार्य सुनिश्चित करने के लिए अंतिम प्रभावकारक और अन्य उपकरण।
वास्तविक समय प्रदर्शन और प्रतिक्रिया गति: वास्तविक समय में दृश्य सेंसर डेटा को संसाधित करने और रोबोट को तुरंत नियंत्रण निर्देश जारी करने में सक्षम होना आवश्यक है। उच्च गति वाली स्वचालित उत्पादन लाइनों पर, नियंत्रण प्रणाली की प्रतिक्रिया गति सीधे उत्पादन दक्षता को प्रभावित करती है।
स्केलेबिलिटी और प्रोग्रामेबिलिटी: भविष्य में नई सुविधाओं या उपकरणों को जोड़ने की सुविधा के लिए इसमें कुछ हद तक स्केलेबिलिटी होनी चाहिए। इस बीच, अच्छी प्रोग्रामेबिलिटी उपयोगकर्ताओं को अलग-अलग समझ वाले कार्यों के अनुसार लचीले ढंग से प्रोग्राम करने और मापदंडों को समायोजित करने की अनुमति देती है।
सॉफ़्टवेयर
विज़ुअल प्रोसेसिंग एल्गोरिदम: सॉफ़्टवेयर में विज़ुअल प्रोसेसिंग एल्गोरिदम सटीक रूप से प्रोसेस करने में सक्षम होना चाहिए3डी दृश्य डेटा, जिसमें वस्तु पहचान, स्थानीयकरण और मुद्रा अनुमान जैसे कार्य शामिल हैं। उदाहरण के लिए, अनियमित आकार की वस्तुओं की पहचान दर में सुधार करने के लिए गहन शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करना।
पथ नियोजन फ़ंक्शन: यह रोबोट के लिए उचित गति पथ की योजना बना सकता है, टकराव से बच सकता है और समझने की दक्षता में सुधार कर सकता है। जटिल कार्य वातावरण में, सॉफ़्टवेयर को आसपास की बाधाओं के स्थान पर विचार करने और रोबोट की पकड़ और प्लेसमेंट पथ को अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है।
उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस मित्रता: ऑपरेटरों के लिए पैरामीटर, प्रोग्राम कार्य और मॉनिटर सेट करने के लिए सुविधाजनक। एक सहज और उपयोग में आसान सॉफ्टवेयर इंटरफ़ेस ऑपरेटरों के लिए प्रशिक्षण लागत और काम की कठिनाई को कम कर सकता है।
पोस्ट करने का समय: दिसंबर-25-2024
