Theindustrijski robot 3D vizijasustav neuređenog hvatanja uglavnom se sastoji od industrijskih robota, senzora 3D vida, krajnjih efektora, kontrolnih sustava i softvera. Slijede konfiguracijske točke svakog dijela:
Industrijski robot
Nosivost: Nosivost robota treba odabrati na temelju težine i veličine uhvaćenog predmeta, kao i težine krajnjeg efektora. Na primjer, ako je potrebno uhvatiti teške dijelove vozila, nosivost mora doseći desetke kilograma ili čak više; Ako hvatate male elektroničke proizvode, teret može zahtijevati samo nekoliko kilograma.
Opseg rada: Opseg rada trebao bi moći pokriti područje na kojem se nalazi predmet koji treba uhvatiti i ciljno područje za postavljanje. U scenariju velikog skladišta i logistike,radni domet robotatreba biti dovoljno velik da dopre do svakog kuta polica skladišta.
Ponavljajuća točnost pozicioniranja: Ovo je ključno za precizno hvatanje. Roboti s visokom ponovljivošću točnosti pozicioniranja (kao što je ± 0,05 mm - ± 0,1 mm) mogu osigurati točnost svake akcije hvatanja i postavljanja, što ih čini prikladnima za zadatke kao što je sastavljanje preciznih komponenti.
3D Vision senzor
Točnost i razlučivost: Točnost određuje točnost mjerenja položaja i oblika objekta, dok razlučivost utječe na sposobnost prepoznavanja detalja objekta. Za objekte malih i složenih oblika potrebna je visoka preciznost i razlučivost. Na primjer, pri hvatanju elektroničkih čipova, senzori moraju moći točno razlikovati male strukture kao što su pinovi čipa.
Vidno polje i dubina polja: Vidno polje bi trebalo omogućiti dobivanje informacija o više objekata odjednom, dok bi dubina polja trebala osigurati da se objekti na različitim udaljenostima mogu jasno prikazati. U scenarijima logističkog sortiranja, vidno polje mora pokrivati sve pakete na pokretnoj traci i imati dovoljnu dubinu polja za rukovanje paketima različitih veličina i visina slaganja.
Brzina prikupljanja podataka: Brzina prikupljanja podataka treba biti dovoljno velika da se prilagodi radnom ritmu robota. Ako je brzina kretanja robota velika, vizualni senzor mora moći brzo ažurirati podatke kako bi osigurao da robot može uhvatiti na temelju zadnjeg položaja i statusa objekta.
Krajnji efektor
Metoda hvatanja: Odaberite odgovarajuću metodu hvatanja na temelju oblika, materijala i površinskih karakteristika predmeta koji hvatate. Na primjer, za krute pravokutne predmete, hvataljke se mogu koristiti za hvatanje; Za mekane predmete mogu biti potrebne vakuumske vakuumske čašice za držanje.
Prilagodljivost i fleksibilnost: Krajnji efektori trebaju imati određeni stupanj prilagodljivosti, sposobni se prilagoditi promjenama u veličini objekta i odstupanjima u položaju. Na primjer, neke hvataljke s elastičnim prstima mogu automatski prilagoditi silu stezanja i kut stiskanja unutar određenog raspona.
Snaga i izdržljivost: Razmotrite 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 sustav
Kompatibilnost: Kontrolni sustav treba biti dobro kompatibilan s industrijskim robotima,3D senzori za vid,krajnje efektore i druge uređaje kako bi se osigurala stabilna komunikacija i suradnički rad među njima.
Performanse i brzina odgovora u stvarnom vremenu: Potrebno je moći obraditi podatke vizualnog senzora u stvarnom vremenu i brzo izdati upravljačke upute robotu. Na brzim automatiziranim proizvodnim linijama, brzina odziva upravljačkog sustava izravno utječe na učinkovitost proizvodnje.
Skalabilnost i programabilnost: Trebao bi imati određeni stupanj skalabilnosti kako bi se olakšalo dodavanje novih značajki ili uređaja u budućnosti. U međuvremenu, dobra mogućnost programiranja omogućuje korisnicima fleksibilno programiranje i prilagodbu parametara prema različitim zadacima hvatanja.
Softver
Algoritam vizualne obrade: Algoritam vizualne obrade u softveru trebao bi biti u mogućnosti točne obrade3D vizualni 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 učinkovitost hvatanja. U složenim radnim okruženjima softver treba uzeti u obzir lokaciju okolnih prepreka i optimizirati putanje hvatanja i postavljanja robota.
Pogodnost korisničkog sučelja: prikladno za operatere za postavljanje parametara, programiranje zadataka i nadzor. Intuitivno i jednostavno softversko sučelje može smanjiti troškove obuke i poteškoće u radu operatera.
Vrijeme objave: 25. prosinca 2024
